基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种利用深度学习技术预测负荷的方法。该方法将卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)相结合,以提高负荷预测的准确性。 该方法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取,然后使用门控循环单元对特征进行序列建模,最后引入注意力机制以加强对重...
提出了一种基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法.首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性.然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对...
算法引用到负荷预测中,提高电力负荷的预测精度.基于宁夏电网短期电力负荷预测的实际需求,提出了一种基于Attention机制优化CNN-GRU混合神经网络的短期负荷预测技术.该技术通过引入Attention机制对CNN-GRU模型进行改进,有效提升了预测精度和可解释性.在宁夏电网实际数据集上进行的仿真实验表明所提出的模型具有较高的预测准确性...
CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作,每个卷积层包含 1 个卷积操作和 1 个池化操作。第2 次池化操作后,再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据,从而更加方便的对数据进行处理。CNN结构如图 1 所示。 当时间步数较大时,RNN 的历史梯度信息无法一直维持在一个合理的范围内,因此梯度衰减或爆 炸...
基于卷积长短记忆神经网络(Convolutional Long Short-Term Memory,Conv LSTM)与CNN算法,提出了蓝藻密度预测的深度学习模型CNN+Conv LSTM+CNN.遥感提取NDVI,结合监测点... 季想 - 《江南大学》 被引量: 0发表: 2022年 Spatio-Temporal Deep Learning Models for Tip Force Estimation During Needle Insertion In part...
最后,我们将采用多组实验数据来验证ABC算法优化门控循环单元ABC-GRU神经网络的性能和训练效率。我们将比较不同优化算法的预测误差和训练时间,并分析其优缺点。实验结果表明,ABC算法可以有效地优化门控循环单元ABC-GRU神经网络,提高其性能和训练效率。此外,ABC算法还具有收敛速度快、全局搜索能力强、不易陷入局部最优等...
1 采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列,联合 小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪,保留含有信号的低频分量进行累加重构 2 利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取,得到一组平稳性强且含不同频率的分量 3 利用双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network)各分量进行了预测,并将预测...
公开了一种GRU‑LightGBM模型融合和贝叶斯优化的短期负荷预测方法,通过收集历史负荷数据和对应的环境和电价数据,对数据进行数据清洗和归一化等预处理,对电力负荷预测模型,进行训练从而获得训练好的电力负荷预测模型;根据实时获取的预测时刻的环境和电价数据及历史负荷数据输入电力负荷预测模型即可获得预测时刻的电力负荷预测...
基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究 为挖掘用户侧节能减排潜力,对用户用电行为进行精细化分析和管理,提升电能利用效率,提出了一种基于高斯混合模型聚类和深度神经网络相结合的非侵入式负荷监测方法.首先,... 杨秀,李安,孙改平,......