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基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测

杨秀 陈斌超 朱兰 方陈

电网技术2019,Vol.43Issue(9):3061-3070,10.
电网技术2019,Vol.43Issue(9):3061-3070,10.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2878

基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测

Short-term Public Building Load Probability Density Prediction Based on Correlation Analysis and Long- and Short-term Memory Network Quantile Regression

杨秀 1陈斌超 1朱兰 1方陈2

作者信息

  • 1. 上海电力大学 电气工程学院,上海市 杨浦区 200090
  • 2. 上海市电力公司电力科学研究院,上海市 虹口区 200437
  • 折叠

摘要

关键词

楼宇负荷概率预测/强相关因素/多维尺度分析/Copula函数/长短期记忆网络分位数回归/核密度估计

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨秀,陈斌超,朱兰,方陈..基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测[J].电网技术,2019,43(9):3061-3070,10.

基金项目

国家自然科学基金项目(51807114). (51807114)

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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