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一种基于超参数优化的短期电力负荷预测方法和装置

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本发明具体公开了一种基于超参数优化的短期电力负荷预测方法和装置，将原始电力负荷数据经过归一化处理作为LSTM(长短期记忆)网络的输入，将LSTM的3个超参数作为IPSO(改进粒子群算法)的待优化参数，平均绝对百分比误差(MAPE)设置为IPSO的适应度函数，将惯性权重由固定值改为非线性变化，将惯性权重设置为学习因子的自变量，可获得提高短期电力负荷预测精度的有益效果。

著录项

公开/公告号CN114066029A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-18

原文格式PDF
申请/专利权人北京建筑大学;
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申请/专利号CN202111302494.5
发明设计人王晓辉;邓威威;程海新;
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申请日2021-11-04
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);H02J3/00(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61285 西安方诺专利代理事务所(普通合伙);
代理人李思琼
地址 100044 北京市西城区展览馆路1号
入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021113024945 申请日:20211104

实质审查的生效

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