Image credit: Unsplash
Abstract
申请公开了基于聚类的小样本负荷预测方法和预测装置，其中预测方法包括：对历史电力负荷和待预测电力负荷进行特征提取，获得特征向量；根据得到特征向量将历史电力负荷和待预测电力负荷集成聚类，得到聚类结果；采用小波降噪算法对聚类结果进行降噪，并将降噪后的数据进行均值化处理，得到预设长度的时序数据；其中预设长度的时序数据包括历史时序数据和待预测时序数据；将预设长度的时序数据输入二阶长短期记忆神经网络，得到电力负荷的预测结果；其中历史时序数据用于训练二阶长短期记忆神经网络，待预测时序数据用于调整训练完成后的二阶长短期记忆神经网络。本申请在待预测电力负荷稀缺情况下仍然有优秀预测表现。
Type
Publication
In Submission
Click the Cite button above to demo the feature to enable visitors to import publication metadata into their reference management software.
Create your slides in Markdown - click the Slides button to check out the example.
Supplementary notes can be added here, including code, math, and images.
Zhihui Chen
Undergraduate Student Major in Statistics
My research interests include robotics, computer vision and few-shot learning.