| 基于特征降维和组合模型的短期电力负荷预测 |
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| 引用本文： | 徐先峰,赵依,龚美,陈雨露.基于特征降维和组合模型的短期电力负荷预测[J].计算机仿真,2022,39(4):66-70,230. |
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| 作者姓名： | 徐先峰 赵依 龚美 陈雨露 |
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| 作者单位： | 长安大学电子与控制工程学院,陕西 西安710064 |
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| 基金项目： | 西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室;国家自然科学基金;长安大学中央高校基本科研业务费;陕西省自然科学基础研究计划项目 |
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| 摘 要： | 准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行的重要保障,为了进一步提高电力负荷的短期预测精度,依托信号处理和深度学习技术,针对电力负荷数据的特征降维方法以及组合模型的构建进行深入研究.首先利用随机森林的平均不纯度减少法(MDI)实现多维负荷数据的特征降维,实验结果证明上述方法能有效筛选出影响负荷的主要因素,提高模型学习效率.在...
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| 关 键 词： | 信号处理 深度学习 长短时记忆网络 特征降维 组合模型 |
Short-Term Power Load Forecasting Based on Dimensionality Reduction and Combined Model |
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| XU Xian-feng,ZHAO Yi,GONG Mei,CHEN Yu-lu.Short-Term Power Load Forecasting Based on Dimensionality Reduction and Combined Model[J].Computer Simulation,2022,39(4):66-70,230. |
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| Authors: | XU Xian-feng ZHAO Yi GONG Mei CHEN Yu-lu |
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