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基于麻雀搜索优化的Attention-GRU短期负荷预测方法
文献摘要：
针对短期电力负荷预测目前存在的难点与问题,提出了一种基于麻雀搜索优化的注意力门控循环单元预测方法.首先,应用注意力机制对输入序列进行权重分配;然后,输入门控循环单元组合网络对内部特征进行学习,并输出预测时间负荷值;最后,使用麻雀搜索算法对网络超参数进行组合优化,以验证集损失最小为目标函数获取最优化网络结构超参数.该方法实现了原始输入序列结构权重分配与组合网络超参数的最优化.算例分析表明,所提方法比传统预测模型精确度更高.
文献关键词：
短期负荷预测;注意力机制;权重分配;麻雀搜索算法;门控循环单元
中图分类号：
作者姓名：
刘可真;阮俊枭;赵现平;刘果
作者机构：
昆明理工大学电力工程学院,昆明 650500;云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明 650217
文献出处：
引用格式：
[1]刘可真;阮俊枭;赵现平;刘果-.基于麻雀搜索优化的Attention-GRU短期负荷预测方法)[J].电力系统及其自动化学报,2022(04):99-106
A类：
B类：
搜索优化,Attention,GRU,短期负荷预测,负荷预测方法,短期电力负荷预测,注意力门,门控循环单元,注意力机制,行权,权重分配,入门,元组,组合网络,输出预测,麻雀搜索算法,超参数,组合优化,验证集,序列结构,算例分析,传统预测模型
AB值：
0.306578
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