基于過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的電力用戶用電模式分類研究
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更多相關(guān)文章: 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 過程神經(jīng)元 時間序列分類 用戶分類
【摘要】:電力時序數(shù)據(jù)的分類問題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個研究熱點。對電力用戶模式分類可以幫助電網(wǎng)企業(yè)分析用戶用電特性,實現(xiàn)差異化營銷。在回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(echo state network,ESN)基礎(chǔ)上引入過程神經(jīng)元,提出一種用于電力時序數(shù)據(jù)分類的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(process echo state network,PESN)。該網(wǎng)絡(luò)通過對連接權(quán)重進(jìn)行函數(shù)化,實現(xiàn)函數(shù)域到實數(shù)域的映射。并針對權(quán)函數(shù)難以訓(xùn)練學(xué)習(xí)的問題,提出利用基函數(shù)的展開形式來逼近權(quán)函數(shù)的學(xué)習(xí)算法,從而將回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從時序預(yù)測領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)展到時序分類領(lǐng)域中。仿真實驗結(jié)果證明,與傳統(tǒng)時間序列分類算法相比,過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在用電模式分類實驗中表現(xiàn)出了更好的效果。
【作者單位】: 廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院;華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 過程神經(jīng)元 時間序列分類 用戶分類
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61502174) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(x2js-D2153950)~~
【分類號】:TM769;TP311.13
【正文快照】: 數(shù)的學(xué)習(xí)算法,從而將回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從時序預(yù)測領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)展到時序分類領(lǐng)域中。仿真實驗結(jié)果證明,與傳統(tǒng)時間序列分類算法相比,過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在用電模式分類實驗中表現(xiàn)出了更好的效果。0引言隨著電網(wǎng)信息化水平的不斷提高,智能配電網(wǎng)促使供電企業(yè)擁有一套完備的用電計
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,本文編號:858765
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