基于主成分分析的LSTM和GPR融合负荷预测
一、背景介绍
二、部分代码展示
三、结果分析
一、背景介绍
本文数据来源于某地区2020年1月1日至12月31日的综合能源系统冷热电负荷和其他各种影响因子，每间隔一小时采一次样。本文先利用主成分分析对原数据进行降维，再利用改进的双向Bi-LSTM网络对训练集样本进行训练，然后将待预测的输入样本用训练好的网络进行预测得到基于过去和未来共同影响的点预测值；再将上述点预测值作为GPR的输入进行再预测，此时Bi-LSTM网络得到的预测值可以看作是真实值带上了适宜程度的随机噪声，这样就提高了GPR模型的泛化能力和容错率。但很多时候我们需要的不仅仅是一个具体的值，一个给定置信度的范围往往更具有实际意义也更能令人接受。因此再设置显著性水平为5%，通过训练好的GPR模型得到相应的预测区间。最后再对点预测值进一步优化，将Bi-LSTM和GPR得到的点预测值进行线性赋权融合进一步降低预测误差从而得到最终的结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-403068.html
二、部分代码展示
1、数据预处理部分文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-403068.html
%% *导入数据*
a = load("所有数据(文本格式).txt"); %载入原数据集
%% *异常值剔除*
outliers = isoutlier(a); %离群值检测
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