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LOAD PREDICTION METHOD AND APPARATUS BASED ON NEURAL NETWORK

机译:基于神经网络的负荷预测方法和装置

摘要

Disclosed are a load prediction method and apparatus based on a neural network. The method comprises: receiving a time period to be predicted (S202); inputting the time period into a neural network model for predicting an energy load, wherein the neural network model is a radial-basis neural network obtained by means of training based on a hybrid particle swarm optimization algorithm (S204); and using the neural network model to predict an energy load value in the time period (S206). The method solves the technical problem in the prior art of low accuracy when a single load prediction algorithm is used for predicting an energy load.
机译:公开了一种基于神经网络的负荷预测方法和装置。该方法包括:接收要预测的时间段(S202);以及将所述时间段输入到神经网络模型中以预测能量负荷,其中所述神经网络模型是通过基于混合粒子群优化算法的训练而获得的径向基神经网络(S204);使用神经网络模型预测该时间段内的能量负荷值(S206)。本发明解决了单负荷预测算法用于预测能源负荷时现有技术精度低的技术问题。

著录项

  • 公开/公告号WO2020082973A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ENNEW DIGITAL TECHNOLOGY CO. LTD.;

    申请/专利号WO2019CN107945

  • 发明设计人 HUANG XIN;LIU SHENGWEI;

    申请日2019-09-25

  • 分类号G06Q10/04;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:11:41

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