基于SVM电力系统短期负荷预测的一个例程。包含数据和程序,与传统的算法相比,本代码在导入SVM训练之前对影响短期负荷的各种因素作了一个加权。
CUDNN加速库是由NVIDIA公司开发的,用于深度学习框架CUDA的库。它实现了高效的卷积、池化、归一化、循环神经网络等算法,极大地提升了深度学习的训练和推断速度。CUDNN库可以与TensorFl
针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化GM(1,1)模型中参数a、b的方法;介绍了灰色预测原理及其数学模型、CGPSO算法及基于C
用LSTM长短期记忆网络实现的金融序列单步预测的代码,基于keras框架搭建的模型,可以用于参考学习
超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据, 预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前 预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据 资源,提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆
这是一个基于tensorflow的深度学习框架的大乐透预测项目源码,采用了stm长短期记忆神经网络,具有完善的代码注释,非常适合初学者上手学习。该源码可以用于大乐透预测和分析,提供了基于深度学习的预测
利用LSTM循环神经网络对多维数据进行预测,先对数据进行归一化处理,划分为训练集、测试集,用4个参数预测一个参数值
LSTM(Long Short-Term Memory)是深度学习中一种重要的循环神经网络结构,被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像处理等领域。本资源提供了LSTM算法的代码实现,方便学习者进行深
ELMAN神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究(matlab)
Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究的matlab程序
