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LOAD PREDICTION METHOD AND APPARATUS BASED ON NEURAL NETWORK

机译:基于神经网络的负载预测方法和装置

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载预测方法和装置。 该方法包括:接收要预测的时间段(S202); 将时间段输入到用于预测能量负荷的神经网络模型中,其中神经网络模型是通过基于混合粒子群优化算法的训练获得的径向基神经网络(S204); 并使用神经网络模型预测时间段中的能量负载值(S206)。 当单载预测算法用于预测能量负荷时,该方法在现有技术中解决了低精度的技术问题。

著录项

  • 公开/公告号EP3822880A4

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-08

    原文格式PDF

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

    申请/专利号EP20190877422

  • 发明设计人 HUANG XIN;LIU SHENGWEI;

    申请日2019-09-25

  • 分类号G06Q10/04;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 20:54:58

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