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LSTM为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将LSTM用于短期电力负荷预测,提出基于LSSVM的短期电力负荷预测模型,同时建立改进粒子群模型对LSTM进行参数优化,并以浙江某地区的历史负荷数据和气象数据为例进...
基于LSTM神经网络的公交到站时间预测.【摘要】：准确的公交到站时间预测对提高乘客的出行效率以及改善公交系统的服务水平具有重要的意义。.相对于传统的预测方法,本文提出了一种基于长短时记忆(longshort-termmemory,LSTM)神经网络的公交到站时间预测方法...
过去大量学者针对门诊时间序列进行预测的模型大多为统计模型,其预测误差较大、消耗时间过长,预测效果达不到解决实际问题的要求。而随着机器学习与深度学习的发展,长短期记忆神经网络(LongShort-TermMemory,LSTM)在多因子时间序列预测方面取得了较好的效果。
[13]孙瑞奇.基于LSTM神经网络的美股股指价格趋势预测模型的研究[D].首都经济贸易大学,2016.[14]吴正文.卷积神经网络在图像分类中的应用研究[D].电子科技大学,2015.[15]隋惠惠.基于BP神经网络的短期电力负荷预测的研究[D].哈尔滨工业大学,2015.
本文为荷兰代尔夫特理工大学（作者：I.deHoogt）的硕士论文，共100页。电力不能有效地储存在电网中，因此需要供需平衡。输电系统运营商运营实时电力市场以获得额外的电力供应或负荷。传统上，提前一天尽可能准确地预测用电量，并且由于这些偏差涉及财务风险，因此与该电力计划的偏差应...
谷歌研究科学家DavidHa：Transformer是新的LSTM。2017年6月谷歌发布论文《AttentionisAllYouNeed》时，我们或许都没有意识到它提出的Transformer架构将带来多少惊喜。
知乎干货文章推荐：在家使用中国知网免费下载论文的方法如何快速写好一篇毕业论文？论文查重如何做到查重率6%以下？[1]陆晨迪.养老护理抱举机器人全向轮导航控制系统研究[D].北京建筑大学,2020.[2]许旭.…
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）。SeppHochreiter在1991年分析了随时间反向传播（BPTT）带来的梯度和梯度消失问题；1997年，SeppHochreiter与JürgenSchmidhuber在LSTM论文中引入CEC单元解决BPTT带来的梯度和消失问题。
基于LSTM的DDoS攻击预警系统的设计与实现.【摘要】：分布式拒绝服务(DistributedDenialofService,DDoS)攻击是一种操作较为简单的攻击方式,并且破坏力巨大,因此,也是攻击者经常选择的方式。.研究学者虽对DDoS攻击预警进行了一些研究,但随着DDoS的攻击手段不断变化...
钟南山论文：新型冠状病毒疫情规模预测与流行曲线無痕2020-03-0308:03:043月2日，据广州呼吸健康研究院消息，钟南山院士团队近日在《JournalofThoracicDisease》期刊发表“基于SEIR优化模型和AI对公共卫生干预下的中国COVID-19（新冠肺炎）暴发趋势预测”的研究文章。
基于(LSTM)的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上,因为很多古典的线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。4电力预测(0)数据预处理原始数据包涵了日期date,时间hour,负...
基于(LSTM)的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上,因为很多古典的线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。4电力预测(0)数据预处理原始数据包涵了日期date,时间hour,负...
摘要:隨着用电量的增加,为了电力系统的规划和运行的稳定、经济的发展、人民的生活,对电力负荷进行准确的预测显得尤为总要。为得到短时电力负荷的准确预测,采用LSTM模型对其进行建模分...
2017年8月第20卷第8期August.2017,Vo1.20,No.8电力大数据POWERSYSTEMSANDBIGDATA电网技术PowerGridTechnology基于LSTM神经网络的用电量预测...
其次,构建组合预测模型,将一维卷积神经网络1D-CNN与长短期记忆网络结合,再此基础上进一步改进网络结构,搭建基于强化学习与LSTM的短期电力负荷预测模型。该模型主要由两部分组...
修改后,可以用作光热电站发电量预测。另外这篇论文也可以作为LSTM预测光伏电站发电量的参考:https://sciencedirect/science/article/pii/S2210832719302108
【原创】Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析-预测电力消耗数据分析报告论文(代码数据).docx关闭预览想预览更多内容,点击免费在线预览全...
017年8月第0卷第8期August.017,Vo1.0,No.8电力大数据POWERSYSTEMSANDBIGDATA电网技术PowerGridTechnology基于LSTM神经网络的用电量预测徐尧强,方乐恒,赵冬华,王...
【摘要】:随着对能源利用效率要求的提高及日益激增的光伏数据,传统的光伏预测方法已逐渐丧失优势。为了更加准确地进行光伏预测,采用深度学习的框架,并利用循环神经网络(RNN)...
阐述了收敛交叉映射(CCM)方法及LSTM神经网络模型在用电量预测中的具体应用.针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合动力系统理论,采用CCM方法研究用电量和温...