4、步骤1:数据采集和预处理, 5、基于ttu采集的电压历史数据,寻找完整的经过清洗以及去除异常值的数据集x,对采集的数据集归一化处理,让归一化后的数据集符合正态分布,假定其空间分布关系; 6、步骤2:构建基于门控循环神经单元gru的生成式对抗网络gan, 7、分别设计生成器与判别器的内部结构,并且对生成器与判别器进...
对于训练完成的 GAN 模型,本文利用其中的生成器部分进行特征生成,具体生成器生成特征的过程为输入原始量价时序特征,InputS hape40,18,输出经 LSTM 处理后的量价时序特征,InputShape40,18。
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电梯制动器的制动力矩是影响电梯运行安全的关键参数,利用深度学习算法对其进行预测,能为电梯的安全使用和后期维保提供重要参考.基于门控神经网络(GRU)预测模型,结合生成对抗网络(GAN)的基本思想,以1D-CNN作为鉴别器,提高电梯制动力矩预测模型的泛化能力.利用实验数据进行训练,获得的预测结果方均根误差为1.024 4,并与常用...
1.一种基于GAN‑GRU神经网络的风光火耦合系统频率响应模型建模方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤(1):采集风光火耦合系统在特定场景下运行时的历史输入输出数据,进行预处理;步骤(2):构建缺失位置编码向量;步骤(3):构建缺失数据填充网络与辅助预测网络;步骤(4):填充数据尺度还原;步骤(5):测试与超参数设置;步骤(...
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本申请涉及一种基于GRU‑GAN的电网数据修复方法,包括以下具体步骤:步骤1:数据采集和预处理,基于TTU采集的电压历史数据,寻找完整的经过清洗以及去除异常值的数据集X,对采集的数据集归一化处理,让归一化后的数据集符合正态分布;步骤2:构建基于门控循环神经单元GRU的生成式对抗网络GAN;步骤3:GRU‑GAN神经网络的训练...
本发明的目的是针对风光火耦合系统时变,非线性,不确定性,间歇性等复杂的动态特性,提出了一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarial Networks,GAN)与门循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)神经网络的系统频率响应模型建模方法.利用生成对抗网络解决了基于数据驱动的系统频率响应模型建立过程中训练样本匮乏的问题.此外,利用...
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