一种基于流形学习的中短期负荷预测方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于流形学习的中短期负荷预测方法及装置，属于负荷预测技术领域，负荷预测方法包括：采用局部线性嵌入方法对历史负荷数据集进行非线性降维，获取低维流形序列；将低维流形序列输入至训练完毕的长短期记忆神经网络模型，获取预测序列；采用流形学习重构方法，将预测序列重构，获取负荷预测值。本发明采用流形学习方法对负荷数据降维，流形学习方法能够更好地挖掘出负荷的非线性特征。同时采用深度学习方法对降维后得到的低维流形序列进行预测，更好地挖掘出低维流形序列自身时序规律，有利于提高负荷预测精度。