用电量预测方法、装置及处理器.pdf

城市用电量统计预测工具，支持对城市电力需求的统计和未来用电量的预测。

人工神经网络法预测时用电量,徐志敏,,在生产和生活中,电是人们不可缺少的物质,它对经济和社会起着不可替代的作用。本文给出了预测时用电量的方法,根据城市时段用电

为减小区域短期用电量的预测误差、减少电力系统的能源消耗,设计了基于混合聚类分析的区域短期用电量预测方法。对采集到的历史用电量数据进行修正处理,并通过归一化处理过程统一用电量数据形式;利用高斯混合模型得

本文分析了不同季节、不同时段和不同用户类型的用电量数据，提出了减少用电量、提高用电效率和优化电网运行的建议。针对不同用户类型，给出了具体的节能方案和建议。通过本文的阅读，读者可以更好地理解用电量数据的

接上文,本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型1.2 完整代码 1. CNN-LSTM 1.1 CNN 模型

文章主要研究季节时间序列模型在安徽省用电量时间序列预测中的应用。并分别对 安徽省全社会用电量和工业用电量建立了温特（Winter）积性指数平滑模型和SARIMA模型。全文把2006~2012年的用电量

接上文,本文介绍自相关模型(ARIMA)实现单变量多步输出时间序列预测任务。 自相关模型非常简单,能够实现快速、有效地对用电量进行一步或多步预测。本文主要内容如下: 如何创建和分析单变量时间序列数据的

一篇文章，采用互信息与随机森林算法的用户用电关联因素辨识及用电量预测方法

基于大数据平台,通过实时采集每一用户的传感器大量的采暖数据、用户行为数据以及天气数据和房屋数据,通过对数据的关联分析、针对采暖用电量的BP神经网络预测,研究用户的用电行为,进而深入研究用户端最佳的“煤

城市电网电量预测是电力系统运营商的重要任务之一，有助于分析城市的发展趋势。 由于各行业对电力的需求受多种因素的影响，相关影响因素的数据稀缺，导致预测结果的准确性存在较大偏差。 为了提高预测结果，本文提