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24小时咨询热线著 录 项 目：
| 专利/申请号： | CN202110212361.2 | 专利名称： | 一种基于DCAE-LSTM短期日负荷曲线预测方法 |
| 申请日： | 2021-02-25 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06Q10/04 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 23 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开了一种基于DCAE‑LSTM短期日负荷曲线预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建电力负荷带有高噪声的数据集；步骤2、构造卷积去噪自编码器(DCAE)；步骤3、构造基于长短期记忆网络(LSTM)的负荷预测网络；步骤4、将DCAE与基于LSTM的负荷预测网络结合，组成混合深度神经网络；步骤5、将步骤1中带有高噪声的数据集输入步骤4中的混合深度神经网络实现短期日负荷曲线的预测。结合了DCAE的去噪能力和LSTM的预测能力，使得可以不必事先建立主观模型，而直接根据观测数据序列本身的客观规律进行预测，避免了数据采集噪声因素，提高预测的精度和可信度。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2023/06/30 | 授权 | |
| 2021/05/28 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 202110212361.2 申请日: 2021.02.25 |
| 2021/05/11 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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