全国居民用电数据可视化——负荷预测1. 电力系统的负荷预测 提高电力系统负荷预测的准确度，可以提高电网运行的安全性和经济性，并可以改善供电质量。 1）负荷预测的步骤：分析历史数据，找出负荷变化规律，建立预测模型。 2）预测模型：主要分为两种模型，第一种模型为线性变化型模型，第二种模型为周期型模型。 （1）线性变化型模型 （2）周期型模型 注：如果按照线性变化型模型预测出次日
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2024-03-25 16:59:28
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一、简介SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化.升维，就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起"维数灾难"，因而人们很少问津.但是作为分类
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2021-11-08 10:40:25
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一、简介SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常
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2022-04-08 14:52:10
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一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据，如果没有找到，这里提供数据的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0az
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2024-05-09 09:36:34
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1 案例背景为了解决大型钢铁企业电力用电对地区负荷冲击大,电力负荷短期预测准确率低的问题,提出一种融合长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）和支持向量机（support vector machine, SVM）的负荷短期预测算法。对钢铁工业地区负荷特性进行分析,根据系统负荷的组成部分将负荷细分为冲击性负荷和其他负荷,采用协方差和皮尔逊算法分别对负荷影响因子进行相关性分析和差异化处理;选取历史负荷、温度、日期类型、钢价、电价、铁矿石价格6个属性作为负荷预测影响因素,通过模
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2021-11-29 15:03:39
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将高斯过程与粒子群相结合，构建了一种混合电力需求预测模型，首先利用粒子群算法优化协方差函数参数，并将参数作为高斯过程模型进行电力需求培训的初始值;随后对协方差函数的参数再次优化，用训练好的高斯过程模型进行中长期电力负荷预测。该模型在北京地区中长期电力需求数据集中表现优异。...
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2022-08-16 00:53:22
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容介
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2022-11-26 10:59:11
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一、简介BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。BP (Back Pro
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2021-11-08 09:56:04
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二、源代码**%% 清空环境变量clc;clear allclose allnntwarn ot_test=a(9,:)
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2022-04-08 14:53:43
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1 案例背景为了解决大型钢铁企业电力用电对地区负荷冲击大,电力负荷短期预测准确率低的问题,提出一种融合长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）和支持向量机（support vector machine, SVM）的负荷短期预测算法。对钢铁工业地区负荷特性进行分析,根据系统负荷的组成部分将负荷细分为冲击性负荷和其他负荷,采用协方差和皮尔逊算法分别对负荷影响因子进行相关性分析和差异化处理;选取历史负荷、温度、日期类型、钢价、电价、铁矿石价格6个属性作为负荷预测影响因素,通过模
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2021-11-29 15:26:15
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一、简介BP网络（Back Propagation），是1986年由Rume
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2022-04-08 14:52:44
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1 案例背景为了解决大型钢铁企业电力用电对地区负荷冲击大,电力负荷短期预测准确率低的问题
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2022-02-22 14:27:13
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1 案例背景为了解决大型钢铁企业电力用电对地区负荷冲击大,电力负荷短期预测准确率低的问题,提出一种融合长短期记忆网络
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2022-02-25 09:38:41
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二、Elman神经网络简介1 Elman网络特点 Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算能力，还可以用来解决快速寻优问题。2 Elman网络结构 Elman神经网络是
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2021-11-08 10:43:02
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一、灰狼算法及LSTM简介1 灰狼算法简介1.1 前言 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应
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2021-11-08 14:04:11
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一、灰狼算法及LSTM简介1 灰狼算法简介1.1 前言灰狼优化算法（Grey Wolf
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2022-04-07 14:24:42
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目录一、问题背景二、数据集介绍2.1 提取Area1用电负荷2.2 读入2014年Area1指定列负荷数据2.3 探查Area1用电负荷数据分布2.4 两地2014年负荷数据可视化2.4.1 全年负荷率可视化2.4.2 日最大负荷可视化2.4.3 日最低负荷可视化2.4.4 日平均负荷可视化一、问题背景 短期负荷预测是电力系统
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2024-01-25 21:19:38
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一、灰狼算法及LSTM简介1 灰狼算法简介1.1 前言灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，
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2021-11-08 14:26:29
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# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
建筑用电需求预测必将在未来电网中发挥重要作用。鉴于间歇性可再生能源的部署和不断增加的电力消耗，生成准确的建筑级电力需求预测对于电网运营商和建筑能源管理系统都将很有价值。文献中包含丰富的单个建筑物的预测模型。
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2022-08-16 00:48:34
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