【摘 要】
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提出了一种基于多模型长短时记忆神经网络（LSTM）的电力负荷预测方法,该方法通过对历史电力负荷日曲线进行密度聚类,根据聚类结果以及历史日期的特征因素训练高斯朴素贝叶斯分类
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提出了一种基于多模型长短时记忆神经网络（LSTM）的电力负荷预测方法,该方法通过对历史电力负荷日曲线进行密度聚类,根据聚类结果以及历史日期的特征因素训练高斯朴素贝叶斯分类器,进而分类训练神经网络预测的输入,采用长短时记忆神经的深层网络对所述历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素进行训练建模,以训练生成深度神经网络负荷预测模型。通过算例仿真,发现该方法相比于典型方法,能够精确预测出对应日期的用电负荷,提升预测效果,同时缩短网络训练时间,提升程序运行速度。
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