基于lstm的负荷预测,基于bilstm的负荷预测,基于gru的负荷预测,基于bigru的负荷预测,基于bp神经网络的负荷预测-爱代码爱编程
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文章目录 LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版) 基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测 配置类
Transformer目前大火,作为一个合格的算法搬运工自然要跟上潮流,本文基于tensorflow2框架,构建transformer模型,并将其用于多变量的风电功率负荷预测。 实验结果表明,相比与传统的LSTM,该方法精度更高,缺点也很明显,该方法需要更多的数据训练效果才能超过传统方法,而且占用很高的gpu资源(测试阶段,一次性输入
💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥 🎉作者研究:🏅🏅🏅本科计算机专业,研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合!⭐️⭐️⭐️🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者,方便大家进行学习!亲
目录 摘要: 1.电力负荷预测: 2.滑动窗输入结构的构建 3.LSTM 4.Bi-LSTM 5.程序运行结果: 6.代码展示 摘要: 本文使用LSTM和Bi-LSTM,以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能,其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入,实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型,相比于单输入单输
目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨💻4 Matlab代码 💥1 概述 针对电力调度机构对短期负荷预测的精度日益提高的问题,本文应用BP神经网络算法对电力负荷进行了短期预测,该方法模拟了人类大脑神经的功能,对收集到的样本数据进行处理和储存。在已经建立完成的负荷预测模型的基础上,分别收集预测区域的温度、气象等相
目录 摘要: 研究背景: 滑动时间窗口的构建: 双层双向长短期记忆神经网络构造: 程序计算结果: 本文Matlab代码分享 摘要: 为了充分挖掘电力负荷与多维特征因素的非线性关系,提高负荷预测精度,提出了一种基于随机森林和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的超短期负荷预测方法。首先,采用滑动时间窗口的方式构建神经网络的输入数据,
👨🎓个人主页:研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 2.1 LSTM 2.2 BP
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1.引言 在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上,将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中。具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层,在加入Self-Attention后,可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理,对负荷特征添加注意力权重,来突出负荷的影响因数。结果表明,通过自
💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥 🎉作者研究:🏅🏅🏅主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合!⭐️⭐️⭐️ 📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️ 目录 1 概述 2 预测模型原理 3 运
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📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️ 目录 1 概述 2 模糊神经网络简介 3 运行结果 4 参考文献 5 Matlab代码实现 1 概述 近年来,随着能源短缺和环境问题的日益凸显,太阳能、风能等各种形式的清洁能源得到广泛应用,微网作为分布式电源接入电网的有效途径得到快速发展"。大量的新能源以及储
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