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基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法 被引量:7
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作者 涂天成 刘幸 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第7期25-33,共9页
有效的概率预测方法有助于提升电网企业调度运行的经济性、可靠性。提出了一种基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法。首先引入深度学习方法,建立基于BiGRU的区间概率预测模型;然后建立针对多重不确定性因素概率特性... 有效的概率预测方法有助于提升电网企业调度运行的经济性、可靠性。提出了一种基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法。首先引入深度学习方法,建立基于BiGRU的区间概率预测模型;然后建立针对多重不确定性因素概率特性采样的Copula模型;通过采样得到不同预测场景。基于真实历史数据设计仿真算例,结果表明:BiGRU适用于时序型序列的概率预测,基于Copula函数的采样方法能够更好地捕捉多元时变分布的统计信息,所提方法的预测结果更贴近真实情况。 展开更多
关键词 概率区间预测 bigru-copula 多重不确定性 深度学习 时序型序列
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