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基于门控多层感知机和Informer的多通道电力负荷预测
1
作者
孙卓远
吕学文
王继军
《人工智能与机器人研究》
2024年第2期375-387,共13页
在电力领域,利用时间序列方法进行电力负荷预测已成为众多研究的热点。为了解决电力负荷预测准确率低的问题,本文提出了融合门控多层感知器和增强因果卷积的多通道时间序列融合网络GMEC-Informer,提高了模型捕捉长短期时间序列信息依赖...
在电力领域,利用时间序列方法进行电力负荷预测已成为众多研究的热点。为了解决电力负荷预测准确率低的问题,本文提出了融合门控多层感知器和增强因果卷积的多通道时间序列融合网络GMEC-Informer,提高了模型捕捉长短期时间序列信息依赖的能力。为了证明本文模型的优越性,本文在广泛使用的数据集上与多个模型进行了比较,实验结果表明本文提出的GMEC-Informer具有更高的预测精度,可以为时间序列预测提供更好的研究方向。
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关键词
负荷预测
因果卷积
深度学习
注意力机制
下载PDF
职称材料
小微商业银行战略转型的现实选择
2
作者
孙卓远
《经济视野》
2017年第19期104-104,共1页
目前我国小微银行发展面临的最大问题是战略定位不明,转型的现实选择是贯彻落实好第五次全国金融工作会议的要求,切实回归本源,发挥比较优势,立足本地精耕细作,真正实现本土化、特色化、差异化发展.
关键词
战略转型
市场定位
发展模式
风险控制
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职称材料
题名
基于门控多层感知机和Informer的多通道电力负荷预测
1
作者
孙卓远
吕学文
王继军
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
全程上海智能科技有限公司
赢科储能科技有限公司
出处
《人工智能与机器人研究》
2024年第2期375-387,共13页
文摘
在电力领域,利用时间序列方法进行电力负荷预测已成为众多研究的热点。为了解决电力负荷预测准确率低的问题,本文提出了融合门控多层感知器和增强因果卷积的多通道时间序列融合网络GMEC-Informer,提高了模型捕捉长短期时间序列信息依赖的能力。为了证明本文模型的优越性,本文在广泛使用的数据集上与多个模型进行了比较,实验结果表明本文提出的GMEC-Informer具有更高的预测精度,可以为时间序列预测提供更好的研究方向。
关键词
负荷预测
因果卷积
深度学习
注意力机制
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
小微商业银行战略转型的现实选择
2
作者
孙卓远
机构
山东省济钢高级中学
出处
《经济视野》
2017年第19期104-104,共1页
文摘
目前我国小微银行发展面临的最大问题是战略定位不明,转型的现实选择是贯彻落实好第五次全国金融工作会议的要求,切实回归本源,发挥比较优势,立足本地精耕细作,真正实现本土化、特色化、差异化发展.
关键词
战略转型
市场定位
发展模式
风险控制
分类号
F832.33 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于门控多层感知机和Informer的多通道电力负荷预测
孙卓远
吕学文
王继军
《人工智能与机器人研究》
2024
0
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职称材料
2
小微商业银行战略转型的现实选择
孙卓远
《经济视野》
2017
0
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