典型文献
基于ISSA-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测研究
文献摘要：
为了提升短期电力负荷预测的精准度,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的引入注意力机制(Attention)的双向门控循环单元(BiGRU)的预测模型ISSA-BiGRU-Attention.麻雀搜索算法的改进过程首先由引入非线性余弦调整因子和柯西变异算子改进的正余弦算法更新发现者位置;其次通过结合Levy飞行和T分布扰动算法更新加入者位置;最后引入精英反向学习策略赋予算法迭代时更好的寻优性能.实验结果表明,ISSA-BiGRU-Attention模型较其他方法预测效果更好,预测结果更稳定.
文献关键词：
改进麻雀搜索算法;BiGRU;注意力机制;短期电力负荷预测;精英反向学习
中图分类号：
作者姓名：
沈梦燕;韦文山;荣新
作者机构：
广西民族大学电子信息学院,南宁 530006
文献出处：
引用格式：
[1]沈梦燕;韦文山;荣新-.基于ISSA-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测研究)[J].现代计算机,2022(20):61-64
A类：
B类：
ISSA,BiGRU,Attention,短期电力负荷预测,预测研究,改进麻雀搜索算法,注意力机制,双向门控循环单元,柯西变异算子,正余弦算法,新发现,发现者,Levy,加入者,精英反向学习策略,代时,寻优性能,其他方法,更稳
AB值：
0.217692
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