和门限循环单元 ( GRU) 相结合的短期负荷预测方法 TCN-GRU O 首先 , 将采集的训练数据划分 为时序数据和非时序数据;其次 , 将时序数据输入到 TCN 模型中以提取时序特征;然后,将提取出来的时序特征与 非时序数据组合起来输入到 GRU 模型中对模型进行训练 ; 最后 , 利用训练好的模型实现对短期电力负荷的预测 ...
最终预测结果表明Attention-TCN-B IGRU模型的性能较好。针对电力负荷预测过程中由于各种因素所导致的不确定性,本文通过分位数回归的区间预测方法以及核密度估计法进行概率预测,点预测以及概率预测的实验结果均表明了Attention-TCN-B IGRU模型的有效性及可行性,且能够改善预测精度和拟合效果。关键词,短期电力负荷概率预测,...
1.Matlab基于TCN-GRU-Attention单输入单输出时间序列多步预测; 2.单变量时间序列数据集,采用前12个时刻预测未来96个时刻的数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; 4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化图,相关分析图; ...
1 概述 一、引言 二、TCN-LSTM模型概述 1. TCN(时间卷积网络) 2. LSTM(长短期记忆网络) 3. TCN-LSTM结合 三、基于TCN-LSTM的负荷预测方法 1. 数据预处理 2. 模型构建 3. 模型训练与评估 4. 预测与结果分析 四、实验结果与分析 五、结论与展望 2 运行结果 3 参考文献 4 Python代码、数据 ...
基于VMD和TCN的多尺度短期电力负荷预测.docx,短期电力负荷预测是指以分、小时、天、周为单位的负荷预测[1-3]。现阶段的短期电力负荷预测模型主要分为时间序列模型和特征学习模型两大类。时间序列模型中自回归差分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average, AR
首先,通过TCN模型对时间序列数据进行特征提取和表示学习,以捕捉数据中的长期依赖关系。接着,利用GRU模型对提取的特征进行建模,以捕捉数据中的短期依赖关系。最后,引入多头注意力机制对模型进行加权融合,以提高模型对不同特征的关注度和识别能力。 与传统的时间序列预测方法相比,TCN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列...
1.基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测2.基于Copula理论与KPCA-GRNN结合的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型3.基于GRA-LSTM神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型4.基于改进LSTM的区域综合能源系统多元负荷短期预测研究5.基于量子加权多层级GRU神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测 因版权原...
(TCN)和门控循环单元(GRU),兼顾数据特征分解和序列预测两者性能后,提出WT-TCN-GRU,EEMD-TCN-GRU和序列到序列(Seq2seq)模型.最终以均方根误差(RMSE),平均绝对... 曹萍 - 安徽财经大学 被引量: 0发表: 2022年 基于EEMD-IWOA-TCN的电网短期负荷预测 分别建立TCN预测模型;然后,使用IWOA对TCN内部的超参数进行...
瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。本文提出了一种基于时间卷积网络(TCN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的TCN-LSTM模型,用于瓦斯浓度多输入单输出预测。该模型充分利用了TCN在提取时间序列特征方面的优势,并结合了LSTM对长期依赖关系的建模能力,提高了预测精度。
基于优化的VMD-mRMR-LSTM模型的短期负荷预测 随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求.针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性,特征... 胡威,张新燕,李振恩,... - 《电力系统保护与控制》 被引量: 0发表: 2022年 基于TCN-BiLSTM与...