【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种参数优化方法以及相关装置。
技术介绍
1、流程工业是我国国民经济发展的支柱产业和基础原材料工业，主要包括石油、化工、矿业、钢铁、有色、电力、建材等高能耗行业。在流程工业中，可以通过优化工艺参数提高生产效率、降低成本并可以改善产品质量。
2、目前，流程工业中对工艺参数的优化主要基于比例-积分-微分控制器(proportion integration differentiation，pid)进行参数推荐以及采用标准的进化算法进行参数寻优，例如遗产算法、粒子群算法等。
3、然而，由于工业场景中有较多的先验知识以及约束条件即生产要求，仅采用标准的进化算法进行工艺参数寻优，可能无法达到流程工业中的工况目标。
技术实现思路
1、本申请提供一种参数优化方法以及相关装置，用于根据时序预测模型对时序数据进行预测的预测结果，对目标优化函数的控制参数进行优化，以使得优化后的结果更适应于实际工况目标。
2、有鉴于此，第一方面，本申请提供一种参数...
【技术保护点】
1.一种参数优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序数据，采用时序预测模型进行预测，得到所述关键指标的预测数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征表示与所述时序特征，采用所述时序预测模型进行预测，得到所述关键指标的预测数据，包括：
4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述时序数据进行频域多尺度学习，得到所述时序数据的特征表示，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序预测模型以及所述...
【技术特征摘要】
1.一种参数优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序数据，采用时序预测模型进行预测，得到所述关键指标的预测数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征表示与所述时序特征，采用所述时序预测模型进行预测，得到所述关键指标的预测数据，包括：
4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述时序数据进行频域多尺度学习，得到所述时序数据的特征表示，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序预测模型以及所述关键指标的目标值，确定目标优化函数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序预测模型以及所述关键指标的目标值，确定所述目标优化函数中的第一损失函数，包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键指标的预测数据，优化所述目标优化函数中的控制参数，得到优化后的控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪振梁，陈醒濠，张依曼，唐业辉，胡亨捷，王云鹤，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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