基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

黄炜; 陈田; 吴入军

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基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

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针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元(SBiGRU)、完整自适应噪声集成经验模态分解(CEEMDAN)和误差修正的组合预测模型.建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数(IMF)分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差.模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2021年第9期|1625-1633|共9页
作者
黄炜; 陈田; 吴入军;
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作者单位

上海电机学院机械学院;

上海201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
负荷预测; 门控循环单元; 误差修正; 集成经验模态分解;

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