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基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究
1
作者
魏光涛
王泽黎
+2 位作者
张晓晨
杜孟珂
任立志
《科技与创新》
2023年第3期122-125,共4页
目前,中国的夜经济发展处于起步阶段,为了有效分析夜经济商户的业态,挖掘夜经济电力商户的用电模式,提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型。首先,提取工作日和非工作日的用电负荷曲线作为商户的用电特征;然后,利用小...
目前,中国的夜经济发展处于起步阶段,为了有效分析夜经济商户的业态,挖掘夜经济电力商户的用电模式,提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型。首先,提取工作日和非工作日的用电负荷曲线作为商户的用电特征;然后,利用小波分解算法对负荷数据进行分析与重构,降低了原始序列中非平稳数据对分类精度的影响;最后,将处理后的特征向量输入长短期记忆网络中,对夜经济商户的业态类型进行判别。实验结果表明,模型的分类精度优于传统的机器学习模型,验证了本算法的可行性。
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关键词
小波分解
LSTM
商户分类
电力负荷
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职称材料
题名
基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究
1
作者
魏光涛
王泽黎
张晓晨
杜孟珂
任立志
机构
国网北京朝阳供电公司
出处
《科技与创新》
2023年第3期122-125,共4页
文摘
目前,中国的夜经济发展处于起步阶段,为了有效分析夜经济商户的业态,挖掘夜经济电力商户的用电模式,提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型。首先,提取工作日和非工作日的用电负荷曲线作为商户的用电特征;然后,利用小波分解算法对负荷数据进行分析与重构,降低了原始序列中非平稳数据对分类精度的影响;最后,将处理后的特征向量输入长短期记忆网络中,对夜经济商户的业态类型进行判别。实验结果表明,模型的分类精度优于传统的机器学习模型,验证了本算法的可行性。
关键词
小波分解
LSTM
商户分类
电力负荷
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究
魏光涛
王泽黎
张晓晨
杜孟珂
任立志
《科技与创新》
2023
0
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