【摘 要】
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针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated m
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院湖南省多能源协同控制技术工程研究中心,湖南省风电装备与能源变换2011协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61572416）;湖南省自科基金资助项目（2016JJ5033）;产学研重点资助项目（16PYZ022）
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针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的多时序协同中期负荷预测ARIMA-LSTM模型。该模型考虑了季节、温度和节假日的影响,采用ARIMA提取负荷序列内部因素,用Adam算法优化ARIMA-LSTM模型的网络参数。最后将某地区实际负荷数据用于该
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