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来源:《系统工程》2019年第01期  作者:张旭东;钱仲文;沈思琪;石佳;逄金辉;
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一种基于LSTM与LGBM的电力负荷预测算法

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针对电力数据受影响因素多、时序性长的特点,本文利用机器学习方法实现精准的电力负荷预测,提出基于LSTM神经网络和决策树梯度提升算法LGBM的预测模型,进而帮助电网稳定、高效地运行,保证居民安全、可靠地用电。LSTM和LGBM模型在测试集上的平均MAPE指标分别为27.7520和23.8810。实验表明本文提出的基于LSTM和LGBM的预测算法能够有效解决中长期电力负荷预测任务。(本文共计7页)......[继续阅读本文]

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