CN108416695A - 基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、介质 - Google Patents

基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、存储介质，涉及用电技术领域。方法包括：S101、采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；S102、确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；S103、将测试集输入用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；S104、进行核密度估计得到用户在第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。本发明基于较高准确率的电力负荷预测数据进行核密度估计，进而得到较高准确率的概率密度曲线，从而得知用户在未来时间段内电力负荷的概率分布情况。

Description

基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、介质
技术领域
本发明涉及用电技术领域，具体涉及一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、存储介质。
背景技术
随着电力系统不断发展，电力系统对社会的经济发展也越来越重要。随着电网技术的不断进步和经济社会对电力需求的增加，目前电力能源服务已经覆盖诸多领域。在此背景下，电网系统的正常运行十分重要，而电力负荷的概率分布情况对于电网系统的运行有着重要的意义，因此需要提供一种能够对电力负荷的概率分布情况进行预测的方案。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、存储介质，能够确定用户在未来时间段内电力负荷的概率分布情况。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
第一方面，本发明实施例提供一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法，包括：
S101、采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
S102、根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
S103、将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
S104、根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
第二方面，本发明实施例提供一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测系统，包括：
数据采集模块，用于采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
模型确定模块，用于根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
负荷预测模块，用于将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
核密度估计模块，用于根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现上述方法。
(三)有益效果
本发明实施例提供了一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法和系统、存储介质，具备以下有益效果：
本发明实施例采用深度学习模型对不同分位点下的电力负荷进行预测，深度学习作为一种人工智能方法相对于传统的时间序列方法和机器学习方法，预测准确率更高，而且在深度学习过程采用的数据不仅有电力负荷数据，还有气象数据和空气质量数据，由于天气情况、空气质量都会影响人的行为，进而影响人的用电量，最终会导致负荷发生变化，因此在考虑气象数据和空气质量数据，可以进一步提高预测准确率。基于较高准确率的电力负荷预测数据进行核密度估计，进而得到较高准确率的概率密度曲线，从而得知用户在未来时间段内电力负荷的概率分布情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例中一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例中用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线；
图3示出了本发明实施例中用户在第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线与对应的测试样本匹配的示意图；
图4示出了本发明实施例中用户在第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线与对应的测试样本不匹配的示意图；
图5示出了本发明实施例中一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
第一方面，本发明实施例提供一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法，如图1所示，该方法包括：
S101、采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
可理解的是，电力负荷数据为用户在历史时间段内的电力消费数据，气象数据即天气数据。
在实际应用时，历史时间段、第一时间区间、第二时间区间可以根据需要选择，例如，在当天的24时，将前一天(即昨天)和当天作为历史时间段，采集这两天所产生的电力负荷数据以及这两天的天气数据和空气质量数据。将前一天作为第一时间区间，将当天作为第二时间区间，这样前一天的相关数据形成训练集，当天的相关数据形成测试集。
在实际应用时，在将采集到的数据划分为训练集和测试集之前，还可以包括对采集到的数据进行清洗处理，这样可以将缺失值、异常值去除，以免其影响后续的深度学习和预测。还可以将清洗之后得到的数据进行格式转换，将其转换为有监督学习数据格式，以便执行后续的深度学习和测试过程。
S102、根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
在具体实施时，确定深度学习模型的方式有多种，下面介绍一种可选的模型确定过程：
S1021、对深度学习模型的网络结构和模型参数进行初始化设置；
可理解的是，对深度学习模型的网络结构以及模型参数进行初始化设置，实际上是对深度学习模型的初始化设置以得到初始深度学习模型的过程，具体的初始化设置可以参考如下表1：
表1 初始化设置表
参数 初始值
隐含层个数 3
每个层节点数 [45,200,200,200,1]
最大迭代次数 500
正则化参数L1 0.01
正则化参数L2 0.01
激活函数 Rectifer函数
学习速率 0.1
损失函数 分位点损失函数
从上表1中可以看出，初始深度学习模型的网络结构中，隐含层有3层，输入层、三个隐含层和输出层的节点数分别是45、200、200、200、1，在深度学习过程中最大迭代次数为500次，两个正则化参数为0.01，激活函数为Rectifer函数，学习速率为0.1，选择分位点损失函数作为损失函数。
可理解的是，此时可以仅根据表1对深度学习模型进行初始化，在后续过程中可能涉及对各个参数的调整。
S1022、将所述训练集输入当前的深度学习模型，通过当前的深度学习模型的深度学习，针对所述训练集中的每一个训练样本得到用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；
可理解的是，如果是第一次执行步骤S1022，则当前的深度学习模型为初始深度学习模型，如果是第二次、第三次……执行步骤S1022，则当前的深度学习模型为对之前的深度学习模型的结构和/或参数进行调整后的深度学习模型。
可理解的是，不同的分位点对应不同的电力负荷范围，这样在后续过程中，针对每一个训练样本可以得到不同电力负荷预测值的分布情况。分位点可以用τ表示，分位点的取值可以根据需要选择，例如，τ＝0.01,0.02,...,0.99。针对每一个训练样本，通过深度学习可以得到不同分位点下的电力负荷预测数据。例如，分位点的个数取n，则针对训练集中的每一个训练样本，可以得到n个分位点下的电力负荷预测数据。
可理解的是，深度学习模型的输入数据为训练集，训练集为第一时间区间内采集的数据，而深度学习后得到的数据为用户在第二时间区间内不同分位点的电力负荷预测数据，可见得到的数据是当前的深度学习模型是基于第一时间区间的数据，对第二时间区间内不同分位点的电力负荷进行预测。也就是说，通过第一时间区间内的相关数据，深度学习模型可以预测第二时间区间内不同分位点下的电力负荷。
例如，将昨天的电力负荷数据、气象数据和空气质量数据形成训练集，将今天的电力负荷数据、气象数据和空气质量数据形成测试集，将训练集输入当前的深度学习模型后，便得到今天在不同分位点下电力负荷的预测结果。
在具体实施时，当前的深度学习模型进行深度学习的方式有多种，举例来说，当前的深度学习模型采用下式进行深度学习，可以得到用户在所述第二时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据：
式中，xi为所述训练集中的第i个训练样本，n为所述训练集中训练样本的个数，ρτ()为分位点τ对应的损失函数，λ为正则化系数，J(w)为正则项，w为权重参数，yi为所述测试集中第i个测试样本，Zτ为用户在所述第二时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，f()为当前的深度学习模型基于xi和当前模型参数输出的电力负荷预测值。
其中，正则项J(w)可以用以下公式确定：
式中，表示模型的第k层中第i个神经元和第j个神经元连接的权重，K表示神经层数，p表示相应层中神经元个数，例如，pk为第k层神经元的个数。
其中，分位点τ对应的损失函数可以包括：
式中，μ为损失函数的输入变量，具体为yi和f(xi；w)之间的差值。
S1023、根据用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线；
可理解的是，核密度估计是一种概率密度的估计算法，具体可以通过以下公式计算：
式中，为Zτ的概率密度，Zτ为用户在所述第二时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，T为分位点的个数，h为带宽，Z为与Zτ之间的距离小于等于h的值，a为K()的输入变量。
举例来说，Zτ为5，h取2，则Z可以取与5之间的距离小于等于2的整数，例如，3、4、5、6、7。
可理解的是，针对每一个训练样本，可以得到一条用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线，该曲线可以体现用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度分布情况，如图2所示的曲线。假设训练集中有n1个训练样本，则可以得到n1条概率密度曲线。
S1024、根据用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线和所述测试集中对应的测试样本，对当前的深度学习模型的预测能力进行测定；若所述预测能力满足预定要求，则将当前的深度学习模型作为所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，并执行步骤S103；否则，对当前的深度学习模型的网络结构和/或模型参数进行调整，并返回步骤S1022。
在该步骤中，对深度学习模型的预测能力进行测定的方式有多种，例如，判断用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线是否与对应的测试样本是否匹配或者吻合，所谓的匹配或者吻合是指测试样本中的电力负荷是否与概率密度曲线的极大值重合或者与极大值之间的差值在一个比较小的范围之内。如图3所示，测试样本中的电力负荷为图3中的直线，测试样本中的电力负荷与概率密度曲线的极大值重合，则认为两者吻合或匹配，这样当前的深度学习模型的预测能力满足预定要求。如图4所示，测试样本中的电力负荷与概率密度曲线中的极大值之间的差距较大，则认为两者不匹配或者不吻合，这样当前的深度学习模型的预测能力较差，不满足预定要求。
可理解的是，如果当前的深度学习模型的预测能力满足要求，则没有必要再对当前的深度学习模型的结构和/或参数进行进一步的调整，直接将当前的深度学习模型作为最终的深度学习模型。但是如果预测能力还达不到要求，则需要对当前的深度学习模型进行调整，返回步骤S1022，继续参与循环，直至深度学习模型的预测能力能够满足要求。
S103、将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
可理解的是，第三时间区间为未来时间段内的时间区间，其必然晚于第二时间区间，通过第二时间区间内的相关数据，深度学习模型可以预测第三时间段内不同分位点的电力负荷。
举例来说，将今天的电力负荷数据、气象数据和空气质量数据形成测试集，将测试集输入最终的深度学习模型之后，便得到对明天不同分位点下的电力负荷的预测结果。
S104、根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
该步骤中，依据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计时也可以采用上文中的核密度估计公式：
式中，为Zτ的概率密度，Zτ为用户在所述第三时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，T为分位点的个数，h为带宽，Z为与Zτ之间的距离小于等于h的值，a为K()的输入变量。
可理解的是，与上文中核密度估计公式不同的是，这里的Zτ为用户在所述第三时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据。
可理解的是，测试集中的每一个测试样本，可以得到一条对应的概率密度曲线。通过上述核密度估计公式，便可以得到用户在第三时间区间内电力负荷的概率分布情况。
本发明实施例提供的基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法，采用深度学习模型对不同分位点下的电力负荷进行预测，深度学习作为一种人工智能方法相对于传统的时间序列方法和机器学习方法，预测准确率更高，而且在深度学习过程采用的数据不仅有电力负荷数据，还有气象数据和空气质量数据，由于天气情况、空气质量都会影响人的行为，进而影响人的用电量，最终会导致负荷发生变化，因此在考虑气象数据和空气质量数据，可以进一步提高预测准确率。基于较高准确率的电力负荷预测数据进行核密度估计，进而得到较高准确率的概率密度曲线，从而得知用户在未来时间段内电力负荷的概率分布情况。
第二方面，本发明实施例提供一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测系统，如图5所示，该系统包括：
数据采集模块，用于采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
模型确定模块，用于根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
负荷预测模块，用于将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
核密度估计模块，用于根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
在一些实施例中，所述模型确定模块包括：
初始化单元，用于对深度学习模型的网络结构和模型参数进行初始化设置；
深度学习单元，用于将所述训练集输入当前的深度学习模型，通过当前的深度学习模型的深度学习，针对所述训练集中的每一个训练样本得到用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；
核密度估计单元，用于根据用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线；
能力测定模块，用于根据用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线和所述测试集中对应的测试样本，对当前的深度学习模型的预测能力进行测定；若所述预测能力满足预定要求，则将当前的深度学习模型作为所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，并转到所述核密度估计模块；否则，对当前的深度学习模型的网络结构和/或模型参数进行调整，并返回所述深度学习单元。
在一些实施例中，所述数据采集模块在将采集到的数据划分为训练集和测试集之前，还对采集到的数据进行清洗处理，并对清洗处理后得到数据的格式转换为有监督学习数据格式。
在一些实施例中，深度学习单元采用下式进行深度学习：
式中，xi为所述训练集中的第i个训练样本，n为所述训练集中训练样本的个数，ρτ()为分位点τ对应的损失函数，λ为正则化系数，J(w)为正则项，w为权重参数，yi为所述测试集中第i个测试样本，Zτ为用户在所述第二时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，f()为当前的深度学习模型基于xi和当前模型参数输出的电力负荷预测值。
在一些实施例中，分位点τ对应的损失函数包括：
式中，μ为yi和f(xi；w)之间的差值。
在一些实施例中，核密度估计模块采用下式进行核密度估计：
式中，为Zτ的概率密度，Zτ为用户在所述第三时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，T为分位点的个数，h为带宽，Z为与Zτ之间的距离小于等于h的值，a为K()的输入变量。
可理解的是，本发明实施例提供的电力负荷概率密度预测系统与电力负荷概率密度预测方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考电力负荷概率密度预测方法中的相应内容，此处不在赘述。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现上述方法。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测方法，其特征在于，包括：
S101、采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
S102、根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
S103、将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
S104、根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102包括：
S1021、对深度学习模型的网络结构和模型参数进行初始化设置；
S1022、将所述训练集输入当前的深度学习模型，通过当前的深度学习模型的深度学习，针对所述训练集中的每一个训练样本得到用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；
S1023、根据用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线；
S1024、根据用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线和所述测试集中对应的测试样本，对当前的深度学习模型的预测能力进行测定；若所述预测能力满足预定要求，则将当前的深度学习模型作为所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，并执行步骤S103；否则，对当前的深度学习模型的网络结构和/或模型参数进行调整，并返回步骤S1022。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当前的深度学习模型采用下式进行深度学习：
式中，xi为所述训练集中的第i个训练样本，n为所述训练集中训练样本的个数，ρτ()为分位点τ对应的损失函数，λ为正则化系数，J(w)为正则项，w为权重参数，yi为所述测试集中第i个测试样本，Zτ为用户在所述第二时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，f()为当前的深度学习模型基于xi和当前模型参数输出的电力负荷预测值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分位点τ对应的损失函数包括：
式中，μ为yi和f(xi；w)之间的差值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S104中采用下式进行核密度估计：
式中，为Zτ的概率密度，Zτ为用户在所述第三时间区间内分位点τ下的电力负荷预测数据，T为分位点的个数，h为带宽，Z为与Zτ之间的距离小于等于h的值，a为K()的输入变量。
6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述将采集到的数据划分为训练集和测试集之前，所述方法还包括：对采集到的数据进行清洗处理，并对清洗处理后得到数据的格式转换为有监督学习数据格式。
7.一种基于深度学习的电力负荷概率密度预测系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集在预设历史时间段内用户的电力负荷数据、气象数据以及空气质量数据，并将采集到的数据划分为训练集和测试集；其中，所述历史时间段包括第一时间区间和晚于所述第一时间区间的第二时间区间，所述训练集为所述第一时间区间内的数据，所述测试集为所述第二时间区间内的数据；
模型确定模块，用于根据所述训练集和所述测试集，确定用于进行电力负荷预测的深度学习模型；
负荷预测模块，用于将所述测试集输入所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，得到用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；其中，所述第三时间区间为预设的未来时间段内的时间区间。
核密度估计模块，用于根据用户在第三时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第三时间区间内电力负荷的概率密度曲线。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型确定模块包括：
初始化单元，用于对深度学习模型的网络结构和模型参数进行初始化设置；
深度学习单元，用于将所述训练集输入当前的深度学习模型，通过当前的深度学习模型的深度学习，针对所述训练集中的每一个训练样本得到用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据；
核密度估计单元，用于根据用户在所述第二时间区间内不同分位点下的电力负荷预测数据进行核密度估计，得到用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线；
能力测定模块，用于根据用户在所述第二时间区间内电力负荷的概率密度曲线和所述测试集中对应的测试样本，对当前的深度学习模型的预测能力进行测定；若所述预测能力满足预定要求，则将当前的深度学习模型作为所述用于进行电力负荷预测的深度学习模型，并转到所述核密度估计模块；否则，对当前的深度学习模型的网络结构和/或模型参数进行调整，并返回所述深度学习单元。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块在将采集到的数据划分为训练集和测试集之前，还对采集到的数据进行清洗处理，并对清洗处理后得到数据的格式转换为有监督学习数据格式。
10.一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，其特征在于，在处理器执行所述计算机程序时可实现权利要求1～6任一所述的方法。
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