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利用卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测_沈兆轩.pdf
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上传时间: 2020-09-03
详细说明：为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度，本文提
出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类
集成预测方法。首先，通过聚类模型对地区内大量用户的真
实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果。其次，
使用得到的聚类分组标签将用户数据分组集成并构建训练数
据。然后，基于改进的卷积神经网络构建了卷积神经网络支
持向量回归机模型。最后，分组进行负荷预测并将预测结果
求和得到地区最终预测月负荷，并与卷积神经网络模型、长
短期记忆神经网络模型、决策树模型、支持向量回归机模型
进行对比。本文使用扬中市高新区的负荷数据作为算例进行
分析，结果表明本文所提方法相较于现有算法具有更高的负
荷预测精度
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