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基于ARIMA、RNN、LSTM和GRU模型的德里电力负荷预测研究.rar

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简介：
本研究通过对比分析ARIMA、RNN及其变种LSTM和GRU模型，探究其在德里电力负荷预测中的应用效果，为智能电网调度提供决策支持。 在短期电力负荷预测的研究生项目中，数据来源于德里国家负荷调度中心网站。该项目实施了多种时间序列算法，包括前馈神经网络、简单移动平均线、加权移动平均线、简单指数平滑、霍尔特- winters 方法、自回归综合移动平均模型、循环神经网络、长短期记忆单元和门控循环单元等。

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  • 基于ARIMA、RNN、LSTM和GRU模型的德里电力负荷预测研究.rar
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    本研究通过对比分析ARIMA、RNN及其变种LSTM和GRU模型，探究其在德里电力负荷预测中的应用效果，为智能电网调度提供决策支持。 在短期电力负荷预测的研究生项目中，数据来源于德里国家负荷调度中心网站。该项目实施了多种时间序列算法，包括前馈神经网络、简单移动平均线、加权移动平均线、简单指数平滑、霍尔特- winters 方法、自回归综合移动平均模型、循环神经网络、长短期记忆单元和门控循环单元等。
     
  • 电力负荷预测在德里的应用：基于ARIMA、RNN、LSTM及GRU模型的源码分析
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    本研究探讨了ARIMA、RNN、LSTM和GRU等算法在德里电力负荷预测中的应用，通过详细源码分析评估其性能与准确度，为智能电网优化提供数据支持。 电力负荷预测是短期电力负荷预测的研究生项目的一部分。该项目过程中使用了多个时间序列算法，并从网站获取数据进行分析。 项目的模型实现包括以下几种： - 前馈神经网络 - 简单移动平均线 - 加权移动平均 - 简单指数平滑 - 霍尔茨·温特斯方法 - 自回归综合移动平均（ARIMA） - 递归神经网络 (RNN) - 长短期记忆单元(LSTM) - 门控循环单位(GRU) 项目中的脚本段落件包括： aws_arima.py：使用最近一个月的数据训练ARIMA模型，并预测每天的负载。 aws_rnn.py: 使用最近两个月的数据训练 RNN、LSTM 和 GRU 模型，用于每日负荷预测。 aws_smoothing.py: 应用简单指数平滑（SES）、简单移动平均线 (SMA) 以及加权移动平均(WMA)，使用上个月数据进行模型拟合，并预测每天的负载情况。 aws.py：调度程序，在印度标准时间(IST) 每天00:30运行上述三个脚本。 pdq_search.py：根据最近一个月的数据对ARIMA模型参数进行网格搜索。
     
  • 基于ARIMA、GRU、KNN和LSTM混合模型的电力负荷时间序列预测Python代码及详注.zip
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    本资源提供一个结合了ARIMA、GRU、KNN和LSTM算法的电力负荷时间序列预测模型，附带详细的Python代码与注释。适合深入研究电力系统负荷预测的技术人员使用。 【项目介绍】 该资源内包含的代码在经过测试并确认能够成功运行且功能正常后才上传，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工，如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等专业背景的人士。此外，它也适合初学者进阶学习或作为实际项目的参考依据。 对于有更高需求的用户来说，可以在该代码的基础上进行修改和扩展以实现其他功能。 数据为典型的时间序列格式，按照每小时记录一个数值的方式存储 任务：预测未来时间点上的电力负荷变化情况 1. 包含模型： 1.1 ARIMA 1.2 决策树 1.3 GRU 1.4 KNN 1.5 LSTM 1.6 随机森林 1.7 Transformer
     
  • 基于LSTM和LGBM的电力负荷预测方法的研究.pdf
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    本文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）与轻量级梯度提升机（LGBM）进行电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度与效率。 本段落提出了一种基于长短期记忆神经网络（LSTM）与决策树梯度提升算法（LGBM）的电力负荷预测模型，旨在解决中长期电力负荷预测问题，并提高电网运行效率及居民用电安全可靠性。 首先，电力负荷预测对于保障电网稳定运行和制定合理的调度计划至关重要。然而，由于受到生产水平、人口密度、气候变化等多重因素影响，该任务具有高度随机性和建模难度大的特点。 其次，尽管传统的回归分析法如趋势外推法或灰色模型可以用于短期负载预测，但它们在中长期负荷预测中的准确度和计算效率较低，并且存在各自的局限性。 再次，在这种方法的基础上引入了LSTM神经网络。作为一种特殊的递归神经网络结构，LSTM具备学习时间序列数据规律的能力，有助于提升电力负荷预测的精确程度。同时结合误差反向传播法进行参数优化求解。 另外，本段落还采用了决策树梯度提升算法（LGBM）。作为集成学习方法之一，它可以将多个弱分类器组合成一个强模型来提高准确性，并且能够与LSTM相结合以进一步增强电力负荷预测的效果。 基于以上技术手段构建的新型混合模型在中长期负载预测任务上展示了显著优势。实验结果显示，在测试集中该方案所达到的平均绝对百分比误差（MAPE）分别为27.7520和23.8810，验证了其有效性及潜力。 最后展望未来研究方向时指出，尽管已取得一定进展但电力负荷预测依然面临诸多挑战。因此有必要继续探索更多先进的机器学习算法和技术以应对这一复杂问题并推动相关领域的发展。
     
  • 基于LSTM、ARIMA和Prophet的时间序列负荷预测
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    本研究探讨了LSTM、ARIMA及Prophet三种算法在时间序列负荷预测中的应用效果，旨在通过对比分析选择最优预测模型。 使用LSTM、ARIMA和Prophet三种时间序列预测算法来实现单变量周期性数据的预测。
     
  • 基于LSTM神经网络的电力负荷预测方法研究.pdf
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    本文探讨了利用长短期记忆（LSTM）神经网络进行电力负荷预测的方法，通过分析历史数据来提高预测精度。 在智能电网时代，电力负荷预测的重要性不容忽视。准确的预测直接影响到电网的安全稳定及运行效率提升。随着数据量的增长，传统的预测方法如趋势外推法、时间序列分析、专家系统以及回归模型，在处理大规模数据时显得力不从心。为应对这一挑战，研究者们开始转向深度学习技术，并且发现长短期记忆（LSTM）神经网络具有巨大的应用潜力。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入输入门、遗忘门和输出门机制解决了长期依赖问题，在序列数据中保持更长时间的状态信息。由于电力负荷数据存在明显的时间序列特性，LSTM能够有效捕获并维持这些特点，这对于预测日常变化及周期性模式至关重要。 论文作者提出了一种基于LSTM的电力负荷预测模型，并在TensorFlow框架下用Python实现。为了验证该模型的有效性，选取了2018年西班牙全年电力负荷数据进行训练和测试。结果显示，该LSTM模型能够准确地捕捉到日变化及周变化规律，最大误差仅为0.2%，显示出了很高的预测精度。 对比传统RNN方法时发现，LSTM在学习长期依赖关系上具有明显优势。这意味着它可以更精确地预测电力负荷的长期趋势和季节性波动，对电网规划与调度决策意义重大。因此，LSTM模型为电网管理提供了更为准确的数据支持，并有助于优化资源配置及降低运行成本。 此外，由于其处理复杂时间序列数据的能力，LSTM在智能电网中的应用前景广阔。除了日常运维外，它还能应用于需求响应管理、分布式电源整合和可再生能源预测等领域。随着深度学习技术的进步，预计LSTM及其他模型将在电力系统中发挥更加关键的作用，并推动智能化决策与自动化水平的提升。 总之，引入LSTM神经网络为电力负荷预测提供了新的视角和技术手段。不仅提高了预测精度，还能够充分利用大数据资源挖掘潜在价值，在智能电网时代具有重要意义。未来研究将进一步深化其应用并不断优化性能以适应日益增长和变化中的能源需求。
     
  • 基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf
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    本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。 本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。
     
  • CIT_LSTM_时间序列：应用于电力负荷预测的LSTM模型
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    本研究采用CIT_LSTM模型进行电力负荷预测，结合特征选择技术提升长短期记忆网络性能，旨在提高预测准确度和效率。 CIT_LSTM_TimeSeries 是一种用于电力负荷预测的LSTM模型，该模型采用特征选择和遗传算法优化方法进行训练，并与传统机器学习方法进行了比较研究。这项工作由 Salah Bouktif、Ali Fiaz、Ali Ouni 和 M. Adel Serhani 完成。