基于KPCA-CNN-DBiGRU模型的短期负荷预测方法 |
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作者姓名: | 陈晓红 王辉 李喜华 |
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作者单位: | 1. 中南大学商学院;2. 湖南工商大学前沿交叉学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金重大研究计划项目(91846301)~~; |
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摘 要: | 本文针对已有神经网络模型在短期负荷预测中输入维度过高、预测误差较大等问题,提出了一种结合核主成分分析、卷积神经网络和深度双向门控循环单元的短期负荷预测方法。先运用核主成分分析法对原始高维输入变量进行降维,再通过卷积深度双向门控循环单元网络模型进行负荷预测。以第九届全国电工数学建模竞赛试题A题中的负荷数据作为实际算例,结果表明所提方法较降维之前预测误差大大降低,与已有预测方法相比也有大幅的误差降低。
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关 键 词: | 核主成分分析 卷积神经网络 双向门控循环单元 负荷预测 |
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