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基于改进的LSTM模型的电力负荷预测方法.pdf
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基于改进的LSTM模型的电力负荷预测方法.pdf
本发明提供一种基于改进的LSTM模型的电力负荷预测方法,包括以下步骤:获取某一地区的电力负荷数据,并将得到的数据进行预处理和划分;将处理好的数据通过CEEMD进行分解,分解为多个IMF分量;将各个IMF分量应用LSTM进行预测,并利用混沌粒子群算法对LSTM网络的超参数寻找最优解;将各个分量的预测结果叠加重构得到最终预测值。本发明采用的CEEMD分解方法解决了EMD模态混叠问题和EEMD无法很好的恢复原信号问题,引入的混沌粒子群算法解决了传统粒子群算法早熟、易陷入局部最优问题,提高了模型预测的精确度。
2023-05-26
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基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法标题：基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法引言：随着高校建筑规模的不断扩大和电力负荷的增加，准确预测电力负荷的需求变得非常重要。传统的预测方法往往受限于线性模型或浅层神经网络，无法很好地捕捉时间序列的非线性关系。然而，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络结构，能够有效地处理时间序列数据，并且能够捕捉到序列中的长期依赖关系。本文将详细介绍基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法，并通过实验证明其准确性和有效性。一、问题概述1.1问题背景高校建筑作为学生和
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