PI型广义预测自校正控制器的简化算法 被引量：13

1

作者 张青 陈增强 《中国民航学院学报》 CAS 1998年第4期15-20,共6页

基于具有PI结构的广义预测自校正控制器，推导了其不需在线求解丢番图方程的算法，从而使计算量大大减小，便于该控制器的在线实现。仿真结果已表明了该算法的快速性。

关键词 自校正控制 广义预测控制 PI控制 控制器算法

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广义预测自校正控制隐式算法及其仿真研究 被引量：4

2

作者 林伟 孙先波 《现代电子技术》 2008年第7期141-143,共3页

大量的工业生产过程都具有非线性、时滞性、不确定性和时变的特点,要建立精确的模型十分困难,因此研制具有鲁棒性的自校正器逐渐引起人们的关注。介绍了一种广义预测自校正控制隐式算法且对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对... 大量的工业生产过程都具有非线性、时滞性、不确定性和时变的特点,要建立精确的模型十分困难,因此研制具有鲁棒性的自校正器逐渐引起人们的关注。介绍了一种广义预测自校正控制隐式算法且对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果说明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 广义预测控制 自校正 隐式算法 工业控制

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半定规划问题的一种新的预测-校正算法 被引量：2

3

作者 杨国平 刘三阳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2005年第S1期5-9,共5页

本文首先将半定规划转化为一个变分不等式问题,在满足单调性和Lipschitz连续的条件下,提出了一种基于Korpelevich-Khobotv算法的新的预测-校正算法,并给出算法的收敛性分析.

关键词 半定规划 预测-校正算法 变分不等式

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单步Newmark预测-校正算法无条件稳定的充分必要条件的论证 被引量：1

4

作者 曹登庆 杨翊仁 《计算结构力学及其应用》 CSCD 1996年第1期95-98,共4页

应用判别差分方程稳定性的Schur－Cohn准则，研究用于一般耦合系统动力响应分析的单步Newmark预测－校正算法的稳定性问题；给出了算法无条件稳定的充分必要条件的严格理论证明。

关键词 结构动力学 预测-校正算法 稳定性

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应用于二进制除法位数扩展N阶预测-校正迭代算法

5

作者 陈科山 黄发乾 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期72-77,共6页

提出了一种扩展二进制除法位数的N阶预测-校正迭代算法.该算法每次迭代将除数位长一分为二,直到除数位长与基本除法位长相同.相应地商分前后两步求出,每步中除数高半数位作为除法运算的除数预测商值,低半数位和部分余数形成部分积校正... 提出了一种扩展二进制除法位数的N阶预测-校正迭代算法.该算法每次迭代将除数位长一分为二,直到除数位长与基本除法位长相同.相应地商分前后两步求出,每步中除数高半数位作为除法运算的除数预测商值,低半数位和部分余数形成部分积校正预测值.理论分析并论证了调整值集合为{0,-1,-2},给出了32位以内的各次校正概率曲线图.实验结果表明,本算法与比较除法相比,计算效率可提高3到10倍(取决于基本除法的位长).本算法能得到准确余数,符合IEEE浮点数的舍入规范. 展开更多

关键词 计算机算术 多字节快速除法 预测.校正迭代算法 商 分治

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基于GA-Adam优化算法的BP神经网络农业灌水量预测模型 被引量：10

6

作者 王建辉 冉金鑫 +3 位作者 沈莹莹 韩振中 崔远来 罗玉峰 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第4期138-143,共6页

针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采... 针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新。收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区的气象数据以及玉米实测灌水数据对模型进行训练,同时与传统GD法、GA法、Adam法下的网络模型进行对比。结果表明:GA-Adam模型仅在训练次数为67次,训练时长为0.403 s时便达到预设精度;且GA-Adam模型预测值与期望值的RMSE和MAE最小,分别为54.73和47.76,决定系数R^(2)为0.81,总体预测效果最好。 展开更多

关键词 农业灌水量预测 BP神经网络 遗传算法 adam算法 GA-adam

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基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测模型 被引量：16

7

作者 高翱 李国玉 +3 位作者 撖奥洋 周生奇 魏振 张智晟 《电子设计工程》 2022年第9期180-183,188,共5页

为提高短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于Adam算法优化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的短期负荷预测模型。针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)存在的梯度消失和梯度下降、长短期记忆神经网络(Long ... 为提高短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于Adam算法优化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的短期负荷预测模型。针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)存在的梯度消失和梯度下降、长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在运行时计算时间较长的问题,采用GRU神经网络作为负荷预测的模型,针对随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)算法前期收敛速度较慢所导致的预测精度不高的问题,利用Adam算法来替代GRU神经网络中的随机梯度下降算法,并采用学习率衰减策略来加速模型的收敛,提高预测的精度。算例仿真结果表明,文中所提出的预测模型比常规GRU神经网络预测模型、BP神经网络预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期负荷预测 电力系统 GRU神经网络 adam算法 循环神经网络

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基于DDPG的高速飞行器预测校正制导律设计

8

作者 王晓威 殷玮 +2 位作者 杨亚 沈昱恒 颜涛 《航天控制》 CSCD 2024年第2期22-28,共7页

针对高速飞行器在再入滑翔过程中的多约束、强时变问题,本文结合深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)的在线自主决策优势,根据威胁区信息,实时生成规避策略来进行动态禁飞区规避航迹规划。进一步为增强... 针对高速飞行器在再入滑翔过程中的多约束、强时变问题,本文结合深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)的在线自主决策优势,根据威胁区信息,实时生成规避策略来进行动态禁飞区规避航迹规划。进一步为增强高速飞行器对环境不确定因素的抗干扰能力,在规避轨迹基础上选取航路特征点集合,采用预测校正在线制导方式,根据飞行任务需求和终端约束,实时校正高速飞行器飞行状态,最终实现高速飞行器精确制导。同时,为验证方法的有效性,开展了相应的数值仿真分析。结果表明,本文方法能够有效规避禁飞区,增强了对不确定因素的适应性,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 高速飞行器 禁飞区 DDPG算法 预测校正制导

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求解非线性方程组的一个预测──校正迭代格式

9

作者 王殿辉 张莉 原忠虎 《沈阳理工大学学报》 CAS 1995年第3期55-59,共5页

提出了一个求解非线性方程组的一个预测───校正迭代格式，讨论了算法的收敛性，数值实例表明，该方法收敛速度接近二次收敛，且具有较大的收敛区域，尤其对高变元问题具有实际应用价值。

关键词 预测校正 迭代算法 收敛分析.

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基于风速误差校正和ALO-LSSVM的风电功率预测 被引量：12

10

作者 王斌 魏成伟 +3 位作者 谢丽蓉 包洪印 张洁琼 买买提热依木·阿布力孜 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期58-63,共6页

风资源的随机波动性引起的相位滞后性问题,导致风电功率预测精度不高,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大。考虑到风速波动与风功率变化密切相关,提出一种非参数核密度估计和数值天气预报(NWP)相结合的方法,并对预测风速误... 风资源的随机波动性引起的相位滞后性问题,导致风电功率预测精度不高,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大。考虑到风速波动与风功率变化密切相关,提出一种非参数核密度估计和数值天气预报(NWP)相结合的方法,并对预测风速误差进行校正,改善了预测风速的相位滞后性;然后将校正后的风速和风功率作为输入数据进行风电功率预测;采用蚁狮算法(ALO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,从而建立基于风速误差校正和ALO-LSSVM组合的风电功率预测模型。算例结果表明,所提方法风功率预测精度更高。 展开更多

关键词 风电功率预测 最小二乘支持向量机 误差校正 蚁狮算法 非参数核密度估计

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基于扇贝效应校正的改进滑动Mosaic全孔径成像算法 被引量：3

11

作者 赵团 邓云凯 +2 位作者 王宇 李宁 王翔宇 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2016年第5期548-557,共10页

该文提出了一种针对滑动Mosaic模式合成孔径雷达(SAR)的全孔径成像算法,包含了扇贝效应校正和尖脉冲抑制。该方法创新性地通过方位向去斜预处理,来校正由于雷达天线转动引入的天线方向图加权,即扇贝效应校正技术。尖脉冲抑制的主要思想... 该文提出了一种针对滑动Mosaic模式合成孔径雷达(SAR)的全孔径成像算法,包含了扇贝效应校正和尖脉冲抑制。该方法创新性地通过方位向去斜预处理,来校正由于雷达天线转动引入的天线方向图加权,即扇贝效应校正技术。尖脉冲抑制的主要思想是利用线性预测谱估计算法,通过相邻Burst数据外推来补全Burst之间的空缺数据,从而抑制由多个Burst相干处理所引起的尖脉冲,即"矛刺"。最后,带宽为200 MHz的C波段机载SAR系统实验处理结果验证了该文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 滑动Mosaic 扇贝效应校正 全孔径成像算法 线性预测模型

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广义预测自校正控制在工业锅炉上的应用 被引量：1

12

作者 顾泽月 赵景波 周祥龙 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2002年第1期93-96,共4页

为研究锅炉燃烧系统的动态特性 ,将广义预测自校正算法引入其中 ,通过对 2 0t/h链条炉燃烧系统的计算机仿真表明 ,该算法具有较强的适应性、鲁棒性和较高的精度。

关键词 预测控制 自校正控制 锅炉 仿真 燃烧系统 动态特性 广义预测测自校正算法 链条炉

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三维荧光光谱结合二阶校正算法对两种植物病原菌快速定性定量分析 被引量：2

13

作者 蔡鲁宁 刘雪茹 +2 位作者 陈磊 李欣 古绍彬 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2022年第9期1-12,共12页

本文以黄瓜细菌性角斑病病原菌丁香假单胞菌黄瓜致病变种(Pseudomonas syringae pv.Lachrymans-8,PSL-8)和小麦赤霉病病原菌禾谷镰孢菌(Fusarium graminearum-ACCC37687)为研究对象,运用三维荧光光谱分析技术快速鉴别植物真菌病害和细... 本文以黄瓜细菌性角斑病病原菌丁香假单胞菌黄瓜致病变种(Pseudomonas syringae pv.Lachrymans-8,PSL-8)和小麦赤霉病病原菌禾谷镰孢菌(Fusarium graminearum-ACCC37687)为研究对象,运用三维荧光光谱分析技术快速鉴别植物真菌病害和细菌病害的病原微生物,探索三维荧光光谱分析技术快速识别植物真菌细菌病害的可行性。通过收集梯度混合菌液样本的三维荧光光谱数据,使用二阶校正算法交替三线性分解(Alternating Trilinear Decomposition,ATLD)、平行因子分析(Parallel Factor Analysis,PARAFAC)、自加权交替三线性分解(Self-weighted Alternating Trilinear Decomposition,SWATLD)、交替惩罚三线性分解(Alternating Penalty Trilinear Decomposition,APTLD)和一阶算法偏最小二乘回归系数法(Partial Least Squares,PLS)对数据进行解析,提取特征激发和特征发射波长,通过对特征波长荧光强度数据和菌液在600 nm波长下的吸光度(OD600)进行多元线性回归从而建立浓度预测模型,使用留一法交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation,LOOCV)衡量模型预测性能,进而实现复杂的菌液混合体系下对单组分的定性定量分析。丁香假单胞菌荧光特征峰是激发/发射(E_(x)/E_(m))=285 nm/340 nm、290 nm/340 nm、285 nm/332.4 nm、280 nm/361.6 nm、295 nm/361.6 nm。禾谷镰孢菌荧光特征峰是激发/发射(E_(x)/E_(m))=380 nm/468 nm、390 nm/512 nm、340 nm/511.2 nm、415 nm/511.2 nm。结果表明:丁香假单胞菌浓度预测模型(R^(2)_(cv)=0.92441191,RMSEP=0.005163633,R=0.961463421)比禾谷镰孢菌浓度预测模型(R^(2)_(cv)=0.583953931,RMSEP=0.027653679,R=0.764168784)效果更佳。本研究结果为快速鉴别真菌及细菌病害提供可利用性方法。 展开更多

关键词 三维荧光光谱 二阶校正算法 丁香假单胞菌 禾谷镰孢菌 浓度预测

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基于Adam优化BP神经网络的风机等效疲劳载荷预测 被引量：6

14

作者 王伟 王海云 《现代电子技术》 2023年第17期102-106,共5页

针对传统风机载荷分析方法计算量大的问题,以风机载荷计算软件OpenFAST的仿真数据为基础,提出一种基于Adam算法优化BP神经网络的风机等效疲劳载荷预测模型。以叶根和偏航处的等效疲劳载荷作为特征样本数据进行训练和测试;采用可决系数... 针对传统风机载荷分析方法计算量大的问题,以风机载荷计算软件OpenFAST的仿真数据为基础,提出一种基于Adam算法优化BP神经网络的风机等效疲劳载荷预测模型。以叶根和偏航处的等效疲劳载荷作为特征样本数据进行训练和测试;采用可决系数和相对误差均值对模型的预测性能进行评估,并与采用随机梯度下降法(SGD)优化的传统载荷预测模型进行对比。结果表明:Adam算法优化下的神经网络载荷预测模型的预测性能要明显优于采用SGD优化的传统预测模型;相较于传统模型,δ_(m)最多可降低31.7%,R^(2)最多可提升7.8%。因此,提出的载荷预测模型能进一步提高风机载荷预测的准确度。 展开更多

关键词 风机 adam优化算法 BP神经网络 等效疲劳载荷预测 随机梯度下降法 雨流计数法

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改进Adam优化器在瓦斯涌出量预测中的应用研究 被引量：5

15

作者 刘海东 李星诚 张文豪 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第12期25-32,共8页

目前对基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的研究主要集中在瓦斯涌出问题上的表现,对模型训练中优化器性质的关注与改进较少。基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的训练常采用Adam算法,但Adam算法的不收敛性易造成预测模型的最佳超参数丢... 目前对基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的研究主要集中在瓦斯涌出问题上的表现,对模型训练中优化器性质的关注与改进较少。基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的训练常采用Adam算法,但Adam算法的不收敛性易造成预测模型的最佳超参数丢失,导致预测效果不佳。针对上述问题,对Adam优化器进行改进,在Adam算法中引入一种随迭代更新的矩估计参数,在保证收敛速率的同时获得更强的收敛性。以山西焦煤西山煤电集团马兰矿某回采工作面为例,在相同的循环神经网络(RNN)预测模型下测试了改进的Adam优化器在瓦斯涌出量预测中的训练效率、模型收敛性与预测准确度。测试结果表明:(1)当隐藏层数为2和3时,改进的Adam算法较Adam算法的运行时间分别缩短了18.83,13.72 s。当隐藏层数为2时,Adam算法达到最大迭代数但仍没有收敛,而改进的Adam算法达到了收敛。(2)在不同隐藏层节点数量下,Adam算法都没有在最大迭代步长内收敛,而改进的Adam算法均达到了收敛,且CPU运行时间较Adam算法分别缩短16.17,188.83,22.15 s。改进的Adam算法预测趋势的正确性更高。(3)使用tanh函数时,改进的Adam算法的运行时间较Adam算法分别缩短了22.15,41.03 s,使用ReLU函数时,改进的Adam算法与Adam算法运行时间相差不大。(4)使用改进后的Adam算法做遍历网格搜索,得到最佳的模型超参数为{3,20,tanh},均方误差、归一化的均方误差、运行时间分别为0.0785,0.000101和32.59 s。改进的Adam算法给出的最优模型对于待预测范围内出现的几个低谷及峰值趋势判断均正确,在训练集上的拟合程度适当,未见明显的过拟合现象。 展开更多

关键词 瓦斯涌出 瓦斯涌出量预测 梯度类算法 adam优化器 循环神经网络 adam

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基于改进Elman网络的自适应预测函数控制 被引量：2

16

作者 周洪煜 张坚 《兵工自动化》 2003年第4期41-44,共4页

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制算法,使用网络作被控对象的预测模型,按实际输入输出数据建立对象的网络预测模型(NPM)。当预测误差大于规定值时,在线修正对象数据NPM权值,使其准确反映对象的动态特性,将预测误差控制在规定范围... 基于改进Elman网络的自适应预测函数控制算法,使用网络作被控对象的预测模型,按实际输入输出数据建立对象的网络预测模型(NPM)。当预测误差大于规定值时,在线修正对象数据NPM权值,使其准确反映对象的动态特性,将预测误差控制在规定范围。以电液伺服舵机为对象仿真,选择合适网络结构、权值初值和学习速率,自动修正网络权值以适应变化的被控对象,实现了快变过程的鲁棒控制。 展开更多

关键词 改进Elman网络 自适应控制 预测函数控制 PFC 模型 反馈校正 滑动优化 算法

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Krylov子空间上并行预校GMRES(m)算法的研究

17

作者 张瑜 袁书娟 杨爱民 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第9期143-145,共3页

通过研究基于主从模式的并行计算模型和Krylov子空间Gmres(m)算法的基本理论,提出了一种Krylov子空间上带预校型的并行GMRES(m)新算法,给出了求解线性方程组的算例.与并行GMRES(m)算法的运行结果进行比较表明,新算法在保证计算精度的前... 通过研究基于主从模式的并行计算模型和Krylov子空间Gmres(m)算法的基本理论,提出了一种Krylov子空间上带预校型的并行GMRES(m)新算法,给出了求解线性方程组的算例.与并行GMRES(m)算法的运行结果进行比较表明,新算法在保证计算精度的前提下,可以减少迭代次数,缩短计算时间,有很好的加速比和计算效率. 展开更多

关键词 KRYLOV子空间 GMRES(m)算法 并行算法 预测校正

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广义混合变分不等式的近似点-投影算法

18

作者 方长杰 陈胜兰 《应用数学》 CSCD 北大核心 2008年第3期587-595,共9页

引入了求解广义混合变分不等式的近似点-投影算法,证明了由算法所生成迭代序列强收敛于非扩张映射不动点集合与广义混合变分不等式解集合的公共元素.方法和结果是新的,且推广了这一领域内许多已知结果.

关键词 广义混合变分不等式 近似点一投影算法 预测一校正迭代算法 公共元素 非扩张映射 松弛(y r)-余强制映射

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基于FDTD算法研究超短脉冲与二能级原子系统的相互作用 被引量：1

19

作者 孙龙 吴博 +2 位作者 冯大政 王石语 邢孟道 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期680-685,共6页

以往对于超短脉冲与二能级原子系统的研究大多基于一些近似方法(慢变包络近似和旋转波近似等),从而求得解析的近似解。但是,由于忽略掉一些有用的光场中的信息,就会造成光场导数项所产生的非线性性质的缺失。本文基于FDTD算法和预测-校... 以往对于超短脉冲与二能级原子系统的研究大多基于一些近似方法(慢变包络近似和旋转波近似等),从而求得解析的近似解。但是,由于忽略掉一些有用的光场中的信息,就会造成光场导数项所产生的非线性性质的缺失。本文基于FDTD算法和预测-校正法相结合,建立了预测-校正FDTD算法,用于研究超短脉冲与二能级原子系统的相互作用,以准确地描述光场与原子系统相互作用的特征,验证了面积定理的部分规律;进一步构建了能够实现完全反转原子系统上下能级粒子的短脉冲。相关研究可为目标的特征分析提供参考。 展开更多

关键词 超短脉冲 二能级原子系统 FDTD算法 预测-校正法 面积定理

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基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法 被引量：21

20

作者 刘倩倩 刘钰山 +3 位作者 温烨婷 何杰 李晓 毕大强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2529-2536,共8页

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性... 短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。 展开更多

关键词 Pearson相关系数 长短期记忆神经网络 负荷预测 adam算法 时间序列

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