典型文献
基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测研究
文献摘要：
电力市场日前电价受到多种因素的影响,导致电价预测精度不高,所以设计基于长短期神经网络的电力日前电价预测方法.采集出电力市场日前电价数据,利用LSTM神经网络处理采集到的数据,更便于电价后续判断与预测.在此基础上构建电力市场日前电价预测模型,以此实现电力市场日前电价精准预测.采用对比实验的方式,验证本文所设计的基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测方法的预测误差较小,预测精准度更高,可以应用于实际生活中.
文献关键词：
LSTM神经网络;电力市场;日前电价;预测;电价预测模型
中图分类号：
作者姓名：
侯丙辛
作者机构：
广东省能源集团有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]侯丙辛-.基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测研究)[J].电气技术与经济,2022(05):40-42
A类：
B类：
电力市场,日前电价预测,预测研究,致电,长短期神经网络,更便,电价预测模型,精准预测,预测误差,实际生活
AB值：
0.131109
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