5 、Short-Term Residential Load Forecasting based on LSTM Recurrent Neural Network

最新推荐文章于 2022-04-25 16:26:05 发布
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本文聚焦住宅用户电力负荷预测，提出基于长短时记忆（LSTM）递归神经网络（RNN）的框架，开展短期住宅负荷预测LSTM回归神经网络研究，以实现对单个能源用户电力负荷的预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

亮点：住宅用户的电力负荷预测，应该是纯LSTM

基于短期住宅负荷预测LSTM回归神经网络研究

预测单个能源用户的电力负荷

本文提出了一种基于长短时记忆（LSTM）递归神经网络（RNN）的框架

【车流量预测论文】多层双向和单向LSTM递归神经网络用于全网络交通速度预测[1026]
小苏打的学习博客
10-26 1655
多层双向和单向LSTM递归神经网络用于全网络交通速度预测 Stacked Bidirectional and Unidirectional LSTM Recurrent Neural Network for Network-wide Traffic Speed Prediction Short-term traffic forecasting based on deep learning methods, especially long short-term memory (LSTM) neural net
Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting
12-01
循环神经网络非常适合处理序列化数据，本书比较短小，但内容比较精炼，是2017年11出版的新书，值得一看。
2、A Smart Adaptive LSTM Technique for Electrical Load Forecasting at Source
qq_34514046的博客
08-22 297
汇总：这尼玛也能发SCI,自适应体现在哪？LR、SVR、MLP、LSTM、跑了一遍单负荷值数据   智能自适应LSTM技术用于电力负荷预测的来源 有几个障碍例如时间序列的非线性属性或季节性模式 已经提出了几种技术来解决这个问题如统计模型，模糊系统，人工神经网络（ANNs）和机器学习。 预测电力负荷可以分成三组，短期预测（一小时到几个星期），中期预测（几个星期到一个星期几个月）和长期预测（...
load-forecasting-algorithms:使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量）机器，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测
03-11
负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。
使用LSTM网络做预报(Forecast)
weixin_44699756的博客
05-04 1730
使用LSTM网络做预报(Forecast) 在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录 LSTM 完全不想解释，因为只是调包侠，调参都是手动调的，很离谱。 导入基础模块，preprocessing用作数...
论文笔记--Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting
chenxino的博客
09-21 1518
Summary 在交通预测问题上，现有的框架通常利用给定的空间邻接图和复杂的机制来建模空间和时间关联。作者认为使用给定的空间邻接图会限制模型的有效时空相关性学习，并且它们通常使用单独的模块来实现空间和时间相关性，或者只使用独立的组件来捕获局部或全局的异质依赖关系，割裂了时空依赖关系。为此作者提出一种时空融合图神经网络用于交通预测。提出一种数据驱动的“时间图”生成方法，以此来补偿空间图可能没有反映的相关性。提出一种新的交通预测方法。 Problem Definition 交通预测中的挑战 以上图为
亚洲建筑场景模型：Snaps Art HD - Asian Residential 1.2
最新发布
10-23
亚洲建筑场景模型
IES ANSI 90.1-2019 BUILDINGS EXCEPT LOW-RISE RESIDENTIAL
03-10
IES ANSI ASHRAE IES 90.1-2019 BUILDINGS EXCEPT LOW-RISE RESIDENTIAL BUILDINGS.pdf
matlab界面选择代码-MSc-Project-Impact-of-Residential-PV-and-Battery-Storage-o
05-27
matlab界面选择代码理学硕士项目：住宅光伏和电池存储对配电系统的影响 课程：未来电力网络理学硕士 姓名： Stefan Bajai 项目名称：带有小型存储系统的家用光伏发电对配电网络运行要求和性能的影响 ...
Demand Response Based on Dynamic Electricity Price and Energy Consumption of Residential House
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This paper mainly studies on how to evaluate and work out the demand response from the perspective of customers’ to whom is most beneficial. The proposed approaches are using energy consumption ...
Main.rar_Residential energy_d-optimal_demand control_smart home
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基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf
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7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Information Enhanced Transmission 摘要：交通问题不仅影响人们的出行，同时也会带来环境污染以及安全等问题，准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交通流动态的时空相关性、周期性以及线性与非线性等特点.在充分考虑上述因素的基础上，提出
4 Short-Term Load Forecasting using A Long Short- Term Memory Network
qq_34514046的博客
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本人亮点在于：给LSTM的输入很特别，只使用了负荷数据，但是方式不同以往，所以称为新方法，无语尼玛的     历史住宅消费数据的数量 In this paper, a novel approach to short-term load forecasting using a LSTM (long short-term memory) network based on RNNs (recur...
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亮点：小时级长期预测，置信区间计算   每小时预测的长期负荷预测基于长短期记忆网络 长期负荷的传统方法预测主要限于电力负荷数据      每月或每年的粒度 在本文中，一种新的长期负荷方法 建议采用       每小时分辨率进行预测 ISO新英格兰电力市场的时间数据。从2004年到2015年的公开数据为12年，预测从2011年开始，为期五年到2015年滚动 具有平均绝对百分比误差（MAP...
【论文笔记】GENPass：使用RCFG+LSTM和对抗生成网络猜解密码。
M2kar的专栏
03-13 1823
密码已成为当今社交网络中主要的身份验证方法。尽管诸如HashCat和John Ripper之类的强力攻击方法不切实际，但随后的研究转向了密码猜测。最先进的方法，例如马尔可夫模型和概率上下文无关文法（PCFG），都基于统计概率。这些方法的匹配率低。事实证明，与传统方法相比，神经网络方法在密码猜测方面更为准确和实用。但是，原始神经网络模型不适合进行跨站点攻击，因为每个数据集都有其自身的功能。本文提出了一种用于密码猜测的通用深度学习模型，称为GENPass。 GENPass可以从多个数据集中学习特征，并通过对抗生
图神经网络快速爆发，最新进展都在这里了
人工智能学家
10-15 932
来源：AI科技大本营近年来，图神经网络（GNNs）发展迅速，最近的会议上发表了大量相关的研究论文。本文作者正在整理一个GNN的简短介绍和最新研究报告的摘要。希望这对任何准备进入该领域或试...
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07-06 7698
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks Zonghan Wu, Shirui Pan, Member, IEEE, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, Senior Member, IEEE, Philip S. Yu, Fellow, IEEE Abstract—Deep learning ...
【转载】时空数据挖掘论文 - AAAI 2021
入凡尘狼性不足
11-09 1214
【转载】时空数据挖掘论文 - AAAI 2021 转载于此，造福大众，感谢原作者 今年AAAI2021接收论文投稿数为9034篇，总共有7911篇论文进行了评审，最终录取篇数为1692篇，接收率为21.4% 简介 近日公布出了论文的接收列表，笔者对其中的时空数据挖掘相关的论文进行了梳理，共42篇，占总录取篇数比例为2.48%，具体如下： Deep Switching Auto-Regressive Factorization: Application to Time Series Forecasting.
ResNet+LSTM实现对视频的时序信息识别
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目录一、简介1.卷积网络提取特征2.LSTM实现记忆2.3.代码 一、简介   如何用神经网络把视频中的时序特征提取出来？比如说某个物体的摆动拍成了视频，输出它的频率；或者时间的长短；或者更高级的信息。   这篇文章就是把卷积网络ResNet和记忆性网络LSTM结合在一起，实现对视频段的信息识别。直接灵感来源于一篇国外论文[1]，但是我相信这种应用肯定很多很多人已经做过了。我写这篇文章的目的就是帮...
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