基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共28页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测.pptx
基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测目录添加目录项标题组合模型概述组合模型的定义和作用组合模型在短期负荷预测中的应用组合模型的优势和局限性长短期记忆网络(LSTM)LSTM的基本原理和结构LSTM在短期负荷预测中的适用性LSTM模型的训练和优化LSTM模型的参数选择和调整LightGBM模型LightGBM的基本原理和结构LightGBM在短期负荷预测中的适用性LightGBM模型的训练和优化LightGBM模型的参数选择和调整基于LSTM和LightGBM的组合模型构建组合模型的构
基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测.pptx
添加副标题目录PART01PART02组合模型的定义组合模型的优势组合模型的常见应用场景PART03LSTM的原理LSTM的特性LSTM在负荷预测中的应用PART04LightGBM的原理LightGBM的特点LightGBM在负荷预测中的应用PART05数据预处理特征选择与提取模型训练与优化预测结果评估PART06优点分析缺点分析改进方向PART07组合模型在负荷预测中的发展趋势未来研究方向感谢您的观看
基于TPE--GOSS--LightGBM模型的短期电力负荷预测.docx
基于TPE--GOSS--LightGBM模型的短期电力负荷预测基于TPE-GOSS-LightGBM模型的短期电力负荷预测摘要:电力负荷预测是电力系统运行和调度的重要任务之一,对于保障电力供需平衡、优化电力资源配置以及提高电能利用率具有重要意义。本文提出了一种基于TPE-GOSS-LightGBM模型的短期电力负荷预测方法。该方法结合了传统的经验模型和机器学习模型,在数据预处理、特征提取和模型训练等方面进行了优化,取得了较好的预测效果。实验结果表明,该方法相比传统方法在预测准确度上有明显的提升。关键词:
基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测.pptx
,目录PartOnePartTwo神经网络基础知识LSTM神经网络结构LSTM的学习过程LSTM的优点和局限性PartThree负荷预测的定义和重要性短期负荷预测的方法基于LSTM的负荷预测原理负荷预测的评估指标PartFour数据预处理特征选择与提取LSTM模型构建与训练模型优化策略PartFive模型应用场景模型预测结果展示模型效果评估方法模型改进方向PartSix与传统线性回归模型的比较与其他非线性模型的比较在不同场景下的适用性分析综合评价与选择建议PartSeven基于LSTM的短期负荷预测的优势
基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络的短期负荷预测.pptx
基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络的短期负荷预测目录添加目录项标题鲸鱼算法优化长短期记忆网络鲸鱼算法原理鲸鱼算法优化LSTM网络过程优化效果评估与其他算法比较短期负荷预测模型构建负荷预测概述基于鲸鱼算法优化LSTM网络的负荷预测模型模型训练与验证预测结果分析模型性能评估与改进评估指标模型性能分析模型改进方案改进效果评估实际应用与展望实际应用场景应用效果分析未来研究方向技术发展前景感谢观看