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发明公开
混合深度学习短期预测模型、方法、存储介质和计算设备无效

公开(公告)号：CN113344245A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110484041.2

申请日：2021-04-30

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 李诗谦 , 狄潇 , 李佳鑫 , 周一健 , 王倩

IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种混合深度学习短期预测模型、方法、存储介质和计算设备，包括采集近期负荷数据，划分训练集和预测集。首先利用SVD算法对数据进行分解，提取有效信息；其次，采用VMD分解算法对所得残差进行二次分解，减小序列波动性和随机性；再次，将分解获得的分量分别使用LSTM和TCN模型预测；另外，在LSTM和TCN训练时，使用遗传算法寻找模型中的最优超参数；最后，将每个成分的预测值相加，得到预测结果。本发明基于电力负荷数据，依次对数据进行降维、分解，有效组合多种算法，训练LSTM和TCN模型，弥补了单模型的性能缺陷，使模型获得更高的预测精度。

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