【摘 要】
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综合考虑电力负荷预测受多因素影响的特性,提出一种深度学习融合方法即K近邻和长短期记忆网络融合模型(KNN-LSTM)实现电力负荷预测。为了充分挖掘影响电力负荷预测的关键因素
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综合考虑电力负荷预测受多因素影响的特性,提出一种深度学习融合方法即K近邻和长短期记忆网络融合模型(KNN-LSTM)实现电力负荷预测。为了充分挖掘影响电力负荷预测的关键因素,引入了KNN算法衡量各因素与负荷数据之间的欧式距离以遴选最邻近的K个负荷影响因素,基于选取的负荷因素数据构建监督学习数据集,引入LSTM模型实现了电力负荷高精度预测。结果表明,KNN-LSTM方法可以有效地提取关键负荷因素并获得良好的预测性能。
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