【摘 要】
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提出一种基于Attention-ResNet-LSTM网络的中期负荷预测模型.将Attention机制引入LSTM模型,赋予不同的权重于特征向量,加入ResNet网络后算出负荷的预测值.以爱尔兰某地区的真实负荷为数据集进行仿真实验,负荷预测结果表明:相比于RNN、LSTM、Attention-LSTM模型,Attention-ResNet-LSTM模型的预测精度更高.
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院;昆明理工大学 云南省计算机技术应用重点实验室
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提出一种基于Attention-ResNet-LSTM网络的中期负荷预测模型.将Attention机制引入LSTM模型,赋予不同的权重于特征向量,加入ResNet网络后算出负荷的预测值.以爱尔兰某地区的真实负荷为数据集进行仿真实验,负荷预测结果表明:相比于RNN、LSTM、Attention-LSTM模型,Attention-ResNet-LSTM模型的预测精度更高.
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