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摘 要:本发明公开了一种基于Attention‑GRU的短期住宅负荷预测方法,包括下述步骤:数据预处理;使用深度学习模型进行负载预测的第一步是以适当的格式准备数据,并使用基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)技术,来评估日常功率分布的一致性;在次步骤中,构建训练集和测试集;本发明将人工智能在自然语言处理的两种算法结合构建出短期住宅负荷预测模型,该模型用GRU算法不仅仅克服传统智能预测算法递归神经网络的不足,也解决了RNN的决梯度爆炸和梯度消失问题;用Attention层的作用是将模型学习到的特征权重赋予下一个时间步长中的输入向量,突出关键特征对预测负荷的影响。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910703915.1 | 专利名称: | 一种基于Attention-GRU的短期住宅负荷预测方法 |
申请日: | 2019-07-31 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市大学城外环西路100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-08 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110619420B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |