简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.
简介:相信有很多消费者会跟我抱有同样的想法,总是忍不住要对自己的爱车"动手动脚",贴一个彰显个性的Logo、换一套更大尺寸的轮毂、升级一套表明态度的外观套件……如今,速腾R-Line的出现帮我们——实现了愿望清单里的选项。一套完整的运动外观套件会让车辆看起来更加好看,对提升视觉效果起着画龙点睛的作用。哪怕对于对车毫无研究的普通人来说,他们或许说不出运动套件上身的车辆与普通版有何具体差异,但那种说不出的"与众不同"总是能够大大增加前者的可感知质量。对于一款拥有运动外观套件的车辆来说,姿态鲜明、腔调充足是它最大的亮点。以往,想要实现这种效果,