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本文使用深度学习技术构建一种新的短期电力负荷预测模型,该模型将注意力机制和seq2seq神经网络相结合,能够显著提升预测的准确度.为了验证模型的有效性,使用一所国内大学宿舍楼的真实用电数据进行实验,并与传统预测模型GBRT和LSTM进行了对比,结果证明新模型相较于传统模型有明显改进.
深度学习在建筑物用电预测中的应用研究
【摘 要】
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本文使用深度学习技术构建一种新的短期电力负荷预测模型,该模型将注意力机制和seq2seq神经网络相结合,能够显著提升预测的准确度.为了验证模型的有效性,使用一所国内大学宿舍楼的真实用电数据进行实验,并与传统预测模型GBRT和LSTM进行了对比,结果证明新模型相较于传统模型有明显改进.
【机 构】
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中国矿业大学经济管理学院,江苏徐州,221116
【出 处】
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电子测试
【发表日期】
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2021年20期
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