具体地,该方法使用CNN对输入数据进行卷积操作,提取出时间序列中的局部特征。然后,使用GRU对卷积后的特征进行序列建模,以捕捉时间序列中的长期依赖关系。最后,引入注意力机制,以加强对重要时间步的关注,提高预测准确性。 该方法在负荷预测领域取得了较好的效果,相比传统的时间序列模型,如ARIMA和LSTM,该方法具有更好的...
小论文|创新|精度极高|基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流,相
1.Matlab实现CNN-GRU-Attention-Adaboost时间序列预测,卷积门控循环单元注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测(负荷预测);注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测; CNN-GRU-Attention-AdaBoost是一种将CNN-GRU-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法...
yhat = model.predict(test_X) 数据: 2.2 运行结果 3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码+数据) 链接:https://pan.baidu.com/s/1rE5xcvUBOtVDNFrNcJcXqg 提取码:jntx --来自百度网盘超级会员V3的分享
gru与arima模型的电力负荷预测方法,创新地融入了cnn结构到gru模型中,以更精确地提取电力负荷数据的时域和频域特征,有效捕捉电力负荷数据的波动趋势;同时,为提高预测的准确性和稳健性,还进一步结合了arima模型以考虑历史数据中的周期性因素;提高了短期负荷预测的准确性和可靠性,以及可以更好地捕捉电力负荷预测中的时空...
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和可靠性。 【总页数】4页(P20-23) 【...
提出一种基于CNN-GRU SA混合模型的短期电力负荷预测方法.通过CNN模型提取输入数据的向量特征,利用双层GRU模型学习输入特征,掌握其特征规律,Self-attention机制充分挖掘输入的特征信息,最后预测出负荷值.实验采用英格兰公开数据集,实验结果表明,相较于CNN-GRU,GRU和CNN基线模型,该模型的预测精度更高,证明了该方法的有效性...
CNN-GRU-Attention负荷预测 在本节，我们将介绍使用卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）进行负荷预测的方法。负荷预测在电力系统管理中至关重要，能够帮助优化资源配置和提高效率。下面展示了使用Keras实现的Python代码。Python代码实现 首先，将数据集切分为输入和输出：前一个...
ISSACNN-GRU)模型的电动汽车充电站充电负荷短期预测方法.首先,构建包含气温,日期类型,节假日3种充电负荷显著影响因素与历史充电负荷的输入特征矩阵.然后,融合CNN在特征提取,数据降维和GRU神经网络在时间序列预测上的优势,搭建CNN-GRU混合神经网络模型,使用基于混合策略的ISSA算法优化混合神经网络模型的超参数.最后,在优化...
综上,基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种有效的负荷预测方法,可以为电力系统的负荷预测提供重要的参考和支持。 2 运行结果 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Model: "sequential" ___ Layer (type) Output Shape Param # === resh...