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⛄ 内容介绍
提出了一种基于门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测.使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对GRU方法进行了测试.
⛄ 部分代码
%% 加载数据与数据集划分
clc;clear;close all
data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A3:M1250');
% 输入数据
input =data(:,1:12)';
output=data(:,13)';
nwhole =size(data,1);
% 打乱数据集
% temp=randperm(nwhole);
% 不打乱数据集
temp=1:nwhole;
train_ratio=0.9;
ntrain=round(nwhole*train_ratio);
ntest =nwhole-ntrain;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]韩启龙, 张育怀, 门瑞,等. 一种基于注意力增强图卷积神经网络AGC和门控循环单元GRU的空气质量预测方法:, CN112085163A[P]. 2020.
[2]杨秀, 李安, 孙改平,等. 基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究[J]. 电力系统保护与控制, 2022(014):050.
[3]张立峰,刘旭. 基于CNN-GRU神经网络的短期负荷预测[J]. 电力科学与工程, 2020, 36(11):5.
