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基于特征相关分析修正的GPSO-LSTM短期负荷预测

郭傅傲 刘大明 张振中 唐飞

电测与仪表2021,Vol.58Issue(6):39-48,10.
电测与仪表2021,Vol.58Issue(6):39-48,10.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.06.006

基于特征相关分析修正的GPSO-LSTM短期负荷预测

GPSO-LSTM short-term load forecasting based on feature correlation analysis and correction

郭傅傲 1刘大明 1张振中 2唐飞1

作者信息

  • 1. 上海电力大学计算机科学与技术学院,上海200093
  • 2. 天水电气传动研究所有限责任公司,甘肃天水741020
  • 折叠

摘要

关键词

探索性数据分析/长短期记忆循环神经网络/模型构建/全局粒子群优化/短期负荷预测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

郭傅傲,刘大明,张振中,唐飞..基于特征相关分析修正的GPSO-LSTM短期负荷预测[J].电测与仪表,2021,58(6):39-48,10.

基金项目

大型电气传动系统与装备技术国家重点实验室项目(SKLLDJ032016021) (SKLLDJ032016021)

电测与仪表

OA北大核心

1001-1390

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