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基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测
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
负荷预测
深度学习
LSTM
人工智能
基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测(核心部分复现)
目录 1 主要内容 长短期记忆网络介绍 2 程序结果 3 下载链接 1 主要内容 该程序复现文章 基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理 负荷和可再生能源预测部分 根据长短期记忆网络 Long Short Term Memory LST
LSTM
负荷预测
风光预测
可再生能源
电气工程
双层双向长短期记忆神经网络(bi-LSTM)的多输入时间序列回归预测——附代码
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
深度学习
LSTM
回归
BiLSTM
负荷预测
基于机器学习之模型树短期负荷预测(Matlab代码实现)
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机器学习
MATLAB
人工智能
负荷预测
基于布谷鸟优化LSTM的短时电力负荷预测
0 引言 短期电力负荷预测是电力系统安全调度 经济运行的重要依据 随着电力系统的市场化 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性 经济性和供电质量 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
负荷预测
深度学习
tensorflow
人工智能
基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法
提出了一种基于 Attention 机制的CNN BiGRU 卷积神经网络 双向GRU 注意力机制 短期电力负荷预测方法 该方法将历史负荷数据作为输入 搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构 提取反映负荷复杂动态变化的高维特征 将
负荷预测
深度学习
神经网络