(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110368345.2 (22)申请日 2021.04.0 6 (71)申请人 上海大唐移动通信设备有限公司 地址 200233 上海市徐汇区钦江路3 33号41 幢4-6楼 (72)发明人 赵春芹　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 苗晓静 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种节能预测方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例提供一种节能预测方法、 装置 及存储介质， 其中方法包括： 获取第一预设历史 时段内的目标数据， 所述目标数据为实现基站节 能预测任务所需的数据； 将所述目标数据输入至 节能预测模 型中， 得到预设未来时段的基站节能 预测结果； 其中， 所述节能预测模型用于实现基 站节能预测， 且 所述节能预测模 型由长短期记忆 LSTM模型、 注意力Attention模型和Wide模型中 的至少两个融合而成。 本申请实施例提高了基站 节能预测的准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115169212 A 2022.10.11 CN 115169212 A 1.一种节能预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一预设历史时段内的目标数据， 所述目标数据为实现基站节能预测任务所需的 数据； 将所述目标 数据输入至节能预测模型中， 得到预设未来时段的基站 节能预测结果； 其中， 所述节能预测模型用于实现基站节能预测， 且所述节能预测模型由长短期记忆 LSTM模型、 注意力A ttention模型和W ide模型中的至少两个融合而成。 2.根据权利要求1所述的节能预测方法， 其特征在于， 所述将所述目标数据输入至节能 预测模型中， 得到预设未来时段的基站 节能预测结果之前， 还 包括： 将所述LSTM模型和Wide&Deep模型中的Wide模型部分融合， 得到所述节能预测模型； 或 者， 将所述LSTM模型和Wide&Deep模型中的Wide模型部分融合得到第一模型； 将所述第一 模型中的LSTM模型替换为自注意力Self ‑Attention模型， 得到第二模型； 将所述第二模型 中的Self ‑Attention模型替换为多头注意力Multi ‑Head‑Attention模型， 得到第三模型； 将所述第三模型与所述LSTM模型融合得到所述节能预测模型， 或者直接将所述第二模 型或第三模型确定为所述节能预测模型。 3.根据权利要求1所述的节能预测方法， 其特征在于， 所述将所述目标数据输入至节能 预测模型中， 得到预设未来时段的基站 节能预测结果之前， 还 包括： 获取训练样本， 所述训练样本包括第 二预设历史时段内的训练数据和第 三预设历史时 段的节能标签， 所述第三预设历史时段为所述第二预设历史时段之后的时段； 基于所述训练样本对所述节能预测模型进行训练。 4.根据权利要求1所述的节能预测方法， 其特征在于， 所述获取第 一预设历史时段内的 目标数据， 包括： 对所获取的原始数据按照时间窗口进行切分， 得到所述第 一预设历史时段内的目标数 据， 其中所述原 始数据为实现基站 节能预测任务所需的数据。 5.根据权利要求1所述的节能预测方法， 其特征在于， 所述将所述目标数据输入至节能 预测模型中， 得到预设未来时段的基站 节能预测结果之前， 还 包括： 对所述目标数据进行特征化处理， 得到特征化处理后的目标数据； 其中特征化处理包 括下述中的至少一项： 数据去重、 空值处 理、 数据重排序、 时间窗口平 滑处理以及标准 化。 6.根据权利要求1或3所述的节能预测方法， 其特征在于， 所述目标数据或训练数据包 括下述中的至少一项： 基站的硬件资源数据、 基站小区的资源数据、 基站小区话单信息和感知数据。 7.根据权利要求6所述的节能预测方法， 其特 征在于， 所述基站的硬件资源数据包括演进通用陆地无线接入网络小区标识ECI、 天线和载频 中的至少一项； 所述基站小区的资源数据包括流量数据、 小区发射功率、 上下行物 理资源块PRB占用率 和上下行PRB利用率中的至少一项。 8.一种节能预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取第一预设历史时段内的目标数据， 所述目标数据为实现基站节能 预测任务所需的数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169212 A 2节能预测模块， 用于将所述目标数据输入至节能预测模型中， 得到预设未来时段的基 站节能预测结果； 其中， 所述节能预测模型用于实现基站节能预测， 且所述节能预测模型由长短期记忆 LSTM模型、 注意力A ttention模型和W ide模型中的至少两个融合而成。 9.一种节能预测装置， 其特 征在于， 包括存 储器， 收发机， 处 理器： 存储器， 用于存储计算机程序； 收发机， 用于在所述处理器的控制下收发数据； 处理器， 用于读取 所述存储器中的计算机程序并执 行如权利要求1至7任一项所述的方法。 10.一种处理器可读存储介质， 其特征在于， 所述处理器可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序用于使处 理器执行权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169212 A 3