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电力工业论文_主成分分析和长短期记忆网络的

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摘要：

文章目录

0 引言

1 主成分分析

2 长短期记忆网络

3 PCA-LSTM组合预测模型

3.1 模型结构

3.2 实验评价指标

(1)均方值误差(RMSE)

(2)平均绝对百分比误差(MAPE)

(3)绝对百分比误差(APE)

4 算例分析

4.1 实验环境配置

4.2 数据来源

4.3 数据预处理

4.4 对气象数据进行主成分提取

4.5 预测结果对比

5 结语

文章摘要:针对传统神经网络在电力日负荷预测中预测精度较低的问题,文中提出了一种利用主成分分析法和长短期记忆网络相结合的神经网络模型(PCA-LSTM)。该模型对气象因素数据进行主成分分析,将有效主成分和前一电力日负荷数据输入LSTM网络模型中进行训练。通过与单特征LSTM网络模型、多特征LSTM网络模型、人工神经网络模型的对比,可得出将气象因素作为输入可以提高模型预测精确度且对气象因素进行主成分LSTM网络预测的效果不仅优于传统人工神经网络,还优于其他LSTM网络模型的结论。

文章关键词:负荷预测,主成分分析,数据处理,长短期记忆网络,神经网络,气象因素,

项目基金:国家自然科学基金(61963014),

论文作者:吴定安¹ 钟建伟¹ 王新磊¹ 向家国² 曾凡伟² 胡凯² 陈晨²

作者单位:1. 湖北民族大学信息工程学院 2. 国网湖北省电力有限公司恩施供电公司

论文DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2021.08.015

论文分类号: TM715;TP183

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