| 注册
首页|期刊导航|控制与信息技术|二次分解组合CNN-LSTM的短期负荷预测

二次分解组合CNN-LSTM的短期负荷预测

邓博文 肖伸平 廖世英

控制与信息技术Issue(4):54-60,7.
控制与信息技术Issue(4):54-60,7.DOI:10.13889/j.issn.2096-5427.2023.04.008

二次分解组合CNN-LSTM的短期负荷预测

Short-term Load Forecasting Based on CNN-LSTM with Quadratic Decomposition Combined

邓博文 1肖伸平 1廖世英1

作者信息

  • 1. 湖南工业大学 电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007||电气传动控制与智能装备湖南省重点实验室,湖南 株洲 412007
  • 折叠

摘要

关键词

短期负荷预测/样本熵重构/二次分解/卷积神经网络/长短期记忆网络

Key words

short-term load forecasting/sample entropy reconstruction/quadratic decomposition/convolutional neural network/long short-term memory network

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

邓博文,肖伸平,廖世英..二次分解组合CNN-LSTM的短期负荷预测[J].控制与信息技术,2023,(4):54-60,7.

基金项目

国家重点研发计划项目(2019YFE0122600) (2019YFE0122600)

控制与信息技术

2096-5427

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文