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基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测
被引量:
11
1
作者
肖勇
郑楷洪
+3 位作者
郑镇境
钱斌
李森
马千里
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期231-236,共6页
近年来,以循环神经网络(RNN)为主体构建的预测模型在短期电力负荷预测中取得了优越的性能。然而,由于RNN不能有效捕捉存在于短期电力负荷数据的多尺度时序特征,因而难以进一步提升负荷预测精度。为了捕获短期电力负荷数据中的多尺度时...
近年来,以循环神经网络(RNN)为主体构建的预测模型在短期电力负荷预测中取得了优越的性能。然而,由于RNN不能有效捕捉存在于短期电力负荷数据的多尺度时序特征,因而难以进一步提升负荷预测精度。为了捕获短期电力负荷数据中的多尺度时序特征,提出了一种基于多尺度跳跃深度长短期记忆(MSD-LSTM)网络的短期电力负荷预测模型。具体来说,以长短期记忆(LSTM)网络为主体构建预测模型能够较好地捕获长短期时序依赖,从而缓解时序过长时重要信息容易丢失的问题。进一步地,采用多层LSTM架构并且对各层设置不同的跳跃连接数,使得MSD-LSTM的每一层能够捕获不同时间尺度的特征。最后,引入全连接层把各层提取到的多尺度时序特征进行融合,再利用该融合特征进行短期电力负荷预测。实验结果表明,与单层LSTM和多层LSTM相比,MSD-LSTM的均方误差总体下降了10%。可见MSD-LSTM能够更好地提取短期负荷数据中的多尺度时序特征,从而提高短期电力负荷预测的精度。
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关键词
短期电力负荷预测
时间序列预测
多尺度时序特征
长短期记忆网络
跳跃连接
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测
被引量:
11
1
作者
肖勇
郑楷洪
郑镇境
钱斌
李森
马千里
机构
南方电网科学研究院有限责任公司
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期231-236,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(61751205)
国家自然科学基金资助项目(61872148)。
文摘
近年来,以循环神经网络(RNN)为主体构建的预测模型在短期电力负荷预测中取得了优越的性能。然而,由于RNN不能有效捕捉存在于短期电力负荷数据的多尺度时序特征,因而难以进一步提升负荷预测精度。为了捕获短期电力负荷数据中的多尺度时序特征,提出了一种基于多尺度跳跃深度长短期记忆(MSD-LSTM)网络的短期电力负荷预测模型。具体来说,以长短期记忆(LSTM)网络为主体构建预测模型能够较好地捕获长短期时序依赖,从而缓解时序过长时重要信息容易丢失的问题。进一步地,采用多层LSTM架构并且对各层设置不同的跳跃连接数,使得MSD-LSTM的每一层能够捕获不同时间尺度的特征。最后,引入全连接层把各层提取到的多尺度时序特征进行融合,再利用该融合特征进行短期电力负荷预测。实验结果表明,与单层LSTM和多层LSTM相比,MSD-LSTM的均方误差总体下降了10%。可见MSD-LSTM能够更好地提取短期负荷数据中的多尺度时序特征,从而提高短期电力负荷预测的精度。
关键词
短期电力负荷预测
时间序列预测
多尺度时序特征
长短期记忆网络
跳跃连接
Keywords
short-term power load forecasting
time series forecasting
multi-scale temporal feature
Long Short-Term Memory(LSTM)network
skip connection
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测
肖勇
郑楷洪
郑镇境
钱斌
李森
马千里
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
11
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