一种基于K-means的神经网络数据集回归预测算法OA
在智能电网研究领域的高维数据回归分析和预测模型中,传统的统计学模型不能平衡不同维度之间信息价值,影响数据集的预测有效性.为解决上述问题,提出一种基于K-means的神经网络数据集回归预测算法.首先,在特征层面上,多层循环神经网络提取不同维度的数据特征并训练响应,然后,在算法层面上,通过K-means的分类器模型依照数据的维度特征分类并融合循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的特征响应,再对输出响应的数据集构建组…查看全部>>
The standard statistical model cannot balance the information value across various dimensions which has an impact on the predictive power of data sets in the regression analysis and prediction model of high-dimensional data.This paper suggests a K-means regression prediction model based neural network data set.Firstly,at the feature level,the multi-layer RNN neural network extracts data features from several dimensions and trains the response.Secondly,the da…查看全部>>
孙梦觉;田园;汤吕;李珗
云南电网有限责任公司信息中心,昆明 650000云南电网有限责任公司信息中心,昆明 650000昆明云电同方有限责任公司,昆明 650000昆明云电同方有限责任公司,昆明 650000
计算机与自动化
智能电网回归分析神经网络K-means分类器多维特征
Smart gridregression analysisneural networkK-means classifiermultidimensional features
《科技创新与应用》 2024 (3)
74-80,7
云南电网有限责任公司信息中心研发基金(059300202021030302YY00012)
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