【数据挖掘torch】 基于LSTM电力系统负荷预测分析(Python代码实现)

【数据挖掘torch】 基于LSTM电力系统负荷预测分析(Python代码实现)

💥1 概述电力系统负荷(电力需求量,即有功功率)预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响,对未来一段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期(两周以内)预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础;中期࿰...

【信号检测】基于长短期记忆(LSTM)在OFDM系统中基于深度学习的信号检测(Matlab代码实现)

【信号检测】基于长短期记忆(LSTM)在OFDM系统中基于深度学习的信号检测(Matlab代码实现)

1 概述正交频分复用 (OFDM) 是一种流行的调制方案,已在无线宽带系统中广泛采用,以对抗无线信道中的频率选择性衰落。信道状态信息 (CSI) 对于 OFDM 系统中的相干检测和解码至关重要。通常,在检测到传输数据之前,可以通过导频来估计 CSI。使用估计的 CSI,可以在接收器处恢复传输的符号。...

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究(Matlab代码实现)

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究(Matlab代码实现)

💥1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参数相对较少,拥有很强的全局搜索能力。鲸鱼优化算法优化特定的问题时,类似鲸鱼捕食的行为。当猎物出现时,鲸鱼首先会选择潜入到猎物的下方...

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

【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...

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究(Matlab代码实现)

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究(Matlab代码实现)

💥1 概述本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标,以 LSTM 模型中超参数为优化对象,对 LSTM 进行优化,搭建 SSA-LSTM 神经网络模型; 将 SSA-LSTM 模型参数的预测。1.1 麻雀搜索算法麻雀搜索算法模拟麻雀觅食过程中行为,将...

基于北方苍鹰算法优化LSTM(NGO-LSTM)研究(Matlab代码实现)

基于北方苍鹰算法优化LSTM(NGO-LSTM)研究(Matlab代码实现)

💥1 概述苍鹰是森林中肉食性猛禽。视觉敏锐,善于飞翔。白天活动。性甚机警,亦善隐藏。通常单独活动,叫声尖锐洪亮。在空中翱翔时两翅水平伸直,或稍稍向上抬起,偶尔亦伴随着两翅的煽动,但除迁徙期间外,很少在空中翱翔,多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物,飞行快而灵活&#...

基于LSTM神经网络的电力负荷预测(Python代码实现)

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&am...

【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计(Python代码实现)

【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计(Python代码实现)

💥1 概述文章来源:卡尔曼滤波器需要模型的真实参数,并递归地求解最优状态估计期望最大化(EM)算法适用于估计卡尔曼滤波之前不可用的模型参数,即EM-KF算法。为了提高EM-KF算法的准确性,作者提出了一种状态估计方法,该方法在序列到序列的编码器-解码器(seq2seq&...

基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测(Python代码实现)

基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测(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&am...

基于双向LSTM模型进行电力需求预测(Matlab代码实现)

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...

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