赵欣.基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测[J].电工技术,2024(12):135-138
基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测
  
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2024.12.040
中文关键词:  电价预测  卷积神经网络  双向长短期记忆网络  注意力机制
英文关键词:
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作者单位
赵欣 国网河北省电力有限公司营销服务中心 
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中文摘要:
      日前电价预测结果的准确性对于存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义,因此提出一种基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测模型。该模型考虑诸多因素对日前电价预测的影响,采用皮尔逊系数进行相关性分析,得到各因素对日前电价预测的影响;利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征;将提取的特征信息输入双向长短期记忆网络,充分挖掘特性的变化规律进行训练;然后引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重;最后在全连接层通过激活函数加权求和计算出最终预测值。通过实例验证了该模型的准确性,其中RMSE、MAPE、MAE分别减少了33.07%、28.39%、27.08%。
英文摘要:
      
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