[01920575]工业物联网边缘设备上基于联邦学习的空时预测算法
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技术详细介绍
本发明公开了工业物联网边缘设备上基于联邦学习的空时预测算法,属于工业物联网领域,具体包括：首先,搭建包括行业集和客户集的应用场景；然后,针对单个客户端,其设备监测到的传感数据构成数据库,在该客户端中构建TCN-GCN深度模型,并使用数据库的数据更新TCN-GCN深度模型的参数w～C；同理,各客户端分别在本地训练各自的TCN-GCN模型并得到各自的模型参数w～C；最后,利用改进的FedAVG算法将每个客户端的模型参数w～C,上传到云端进行加权聚合,成一个新的全局模型,实现基于联邦学习的空时预测。本发明对参与联邦学习的客户以及客户内部的设备采用随机采样,减少算法的通信开销,特别适用于大规模IIoT网络和分布式预测；在保护隐私的基础上,具有良好的预测性能。