本項目電能數據顆粒度為15min,也即每日96個數據點 ...
根據預測的時間跨度的長短,電力負荷預測 以下簡稱負荷預測 問題可以粗略分為長期和短期的預測。由於不同應用場景中對時間跨度的需求不同,對 長期 和 短期 的定義也有所不同。例如,國家電網發展戰略制定者將三十到五十年視為長期,而將三十年以下視為短期或中期 小型電網決策者視周前預測為長期,小時前預測為短期。在本論文中,我們用一天 兩周 三年作為超短期 短期 中期和長期負荷預測的分界點,如圖 所示。不同 ...
2020-08-11 10:28 0 1510 推薦指數:
本項目電能數據顆粒度為15min,也即每日96個數據點 ...
(二) 各顆粒度下數據集的確定 本項目可對三種顆粒度負荷數據進行預測分別為15min,1h, 1d 1. ...
【面試思路拓展】 對時間序列進行預測的方法有很多, 但如果只有幾周的數據,而沒有很多線性的趨勢、各種實際的背景該如何去預測時間序列? 或許可以嘗試下利用SVM去預測時間序列,那么如何提取預測的特征呢? 傳統的做法是提取1、2、3、4、5、7、9、13個單位時間的數據作為特征進行預測 ...
配電網規划 負荷預測 歷史數據收集、調查 歷史數據的收集與處理 規划地區的歷史數據資料是負荷預測的基礎:負荷預測模型的參數一般直接取值於歷史數據或由歷史數據推算而來的;通過分析歷史數據,可以知道規划地區負荷變化規律以及影響負荷變化的關鍵因素。因此,歷史資料的全面性、數據信息 ...
的短期預測。數據集收集了2019年1月到2019年2月5元話費券的日領取量數據,並根據此數據做時間序列 ...
在上一篇中,我們回顧了先知的方法,但是在這個案例中表現也不是特別突出,今天介紹的是著名的l s t m算法,在時間序列中解決了傳統r n n算法梯度消失問題的的它這一次還會有令人傑出的表現嗎? 長短期記憶(Long Short-Term Memory) 是具有長期記憶能力的一種時間遞歸 ...
利用時間序列預測方法,我們可以基於歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車數,食堂每日就餐人數等等,都是基於各自歷史的情況來預測的。 什么是時間序列? 時間序列,是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合,比如每5分鍾記錄的收費口車流量,或者每年 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23544 原文出處:拓端數據部落公眾號 下面是一個關於如何使用長短期記憶網絡(LSTM)來擬合一個不穩定的時間序列的例子。 每年的降雨量數據可能是相當不穩定的。與溫度不同,溫度通常在四季中表現出明顯的趨勢,而雨量作為一個時間序列可能是相當 ...