文章 2025-04-06 来自:开发者社区

【负荷预测】基于变分模态分解(VMD-CNN-LSTM)的短期电力负荷预测【Python】

1 主要内容 该程序实现一种基于变分模态分解的短期电力预测模型——VMD-CNN-LSTM 模型。该模型利用 VMD 技术对原始电力负荷数据及其相关特征进行分解,并通过全连接层来输出预测结果,这种方法精度较高,可有效应对电力负荷数据的非平稳性和非线性引起的预测误差,主要原理是通过将负荷数据分解为多个相对平稳的子序列,并与其他影响因素重构特征矩阵,再使用模型重新训练,从而提升预测精度。该程...

【负荷预测】基于变分模态分解(VMD-CNN-LSTM)的短期电力负荷预测【Python】
文章 2024-06-19 来自:开发者社区

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 优化前: 优化后: 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的电力负荷预测算法,是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数,提高模型在...

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长短期记忆人工神经网络)允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络体现出不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。 与ARIMA等模型相比,L...

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力消耗数据

此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。 与AR...

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力消耗数据
文章 2023-10-27 来自:开发者社区

m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法(GA)和长短时记忆网络(LSTM)的混合模型,用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数,以提高模型的预测性能。下面将详细介绍该算法的原理、公式和实现过程。 2.1、遗传算法 遗传算法是一种基于生物进化理论...

m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
文章 2023-08-05 来自:开发者社区

【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)

1 概述随着社会的高速发展,精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用,而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响,导致负荷的随机性和波动性较大,并且需要输入的模型参数较多,使用传统的预测方法难以胜任。1.....

【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
文章 2023-07-30 来自:开发者社区

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测(Matlab)

0 概述      本文使用LSTM和Bi-LSTM,以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能,其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入,实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型,相比于单输入单输出的模型有更高的准确性。本文的电力负荷滑动窗输入构建方式具有一定的参考价值。1 电力负荷预测      电力负荷预测是一种....

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测(Matlab)
文章 2023-07-30 来自:开发者社区

基于LSTM神经网络的电力负荷预测(Python代码实现)

1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入,但是在文本、视频、语音等时序数据中,时序数据长度并不固定,前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改,因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列,其本质仍是基于先前元素的序列预测问题,为此需要采用与前馈神经网络不同的方法,进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能,可提升网络性能。与前馈神经网络相比,循环神经网络具备可同时....

基于LSTM神经网络的电力负荷预测(Python代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

基于双向LSTM模型进行电力需求预测(Matlab代码实现)

1 概述电力系统负荷预测可对未来一段时间的电力需求进行估计,从而根据负荷预测结果来安排机组组合计划、发电计划、联络线交换计划,组织电力现货交易。因此,准确的电力负荷预测对于电力系统安全、经济、高效地运行有着重要的意义[1]。短期电力负荷预测主要是指对未来一天、一周甚至几周时间内的用电负荷进行预测,是电网日常运营的重要组成部分。 对于短期电力负荷预测的研究方法,大致分为两类,包括传统电力负荷预测方....

基于双向LSTM模型进行电力需求预测(Matlab代码实现)
文章 2023-07-11 来自:开发者社区

PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述1.1 LSTM神经网络算法1.2 PSO算法1.3 PSO-LSTM负荷预测模型2 运行结果2.1 LSTM2.2 PSO优化2.3 PSO-LSTM2.4 实际值、LSTM、PSO-LSTM比较 3 参考文献4 Python代码、数据、文章讲解1 概述随....

PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)

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