| 基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 满达,张卓凡,张金金,谢将剑. 基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法[J]. 建筑电气, 2021, 40(11): 58-63. DOI: 10.3969/j.issn.1003-8493.2021.11.013 |
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| 作者姓名： | 满达 张卓凡 张金金 谢将剑 |
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| 作者单位： | 北京林业大学,北京市 100083 |
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| 摘 要： | 提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的预测模型,以提高高校电力负荷预测的准确率.以某高校的电力负荷数据为研究对象,分析不同超参数的影响,确定最优的预测模型,并与常用的基于支持向量机(SVM)的负荷预测模型进行负荷预测对比.结果 表明,本文提出的负荷预测模型平均绝对百分误差(MAPE)为:办公楼6.67％、科研楼4.3...
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| 关 键 词： | 高校建筑 负荷预测 负荷特征 负荷曲线 长短时记忆网络 支持向量机 平均绝对百分误差 实验对比 |
Power Load Forecast Method for University Buildings Based on LSTM |
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| MAN Da,ZHANG Zhuofan,ZHANG Jinjin,XIE Jiangjian. Power Load Forecast Method for University Buildings Based on LSTM[J]. Building Electricity, 2021, 40(11): 58-63. DOI: 10.3969/j.issn.1003-8493.2021.11.013 |
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| Authors: | MAN Da ZHANG Zhuofan ZHANG Jinjin XIE Jiangjian |
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