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杂志ISSN号
基于CNN特征选择与QRGRU的电力负荷概率密度预测方法
作者姓名:
丁学辉
许海林
罗颖婷
鄂盛龙
摘 要:
针对一般预测方法难以提供负荷概率性信息,且难以兼顾负荷数据的时序性和天气、日类型等非连续特征的缺陷,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环神经网络分位数回归(Gated Recurrent Neural Network Quantile Regres...
关 键 词:
电力负荷概率密度预测
卷积神经网络
门控循环神经网络分位数回归
核密度估计
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