陈静,邓真平,刘兰兰,龚加兴.基于相似性权系数改进Bagging-DNN 的负荷时序预测方法[J].电工技术,2023(16):26-29
基于相似性权系数改进Bagging-DNN 的负荷时序预测方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.16.007
中文关键词:  相似性权系数  负荷时序  皮尔逊相关性分析  预测框架
英文关键词:
基金项目:
作者单位
陈静 重庆市科源能源技术发展有限公司，中国大唐集团有限公司重庆分公司 
邓真平 重庆市科源能源技术发展有限公司 
刘兰兰 重庆财经职业学院 
龚加兴 招商局重庆公路工程检测中心有限公司 
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中文摘要:
      为提升电力负荷时序预测精度,提出了一种基于相似性权系数改进Bagging-DNN 的负荷时序预测框架.首 先,利用历史负荷时序及其温度、湿度等影响因素构建模型训练样本库;然后,在此基础上,通过Bootstrap方式得 到若干训练样本子集,训练各DNN预测模型;最后,通过皮尔逊相关性分析计算各DNN 模型预测结果之间的相似 性系数,以自适应方式对DNN模型预测结果进行加权作为最终预测输出.仿真结果表明,基于相似性权系数的Bag- ging-DNN相较于传统平均加权方法有助于提升模型的预测精度.
英文摘要:
      
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