文档详情

基于改进粒子群算法优化GRU-RNN组合模型的负载预测研究.docx

发布：2025-01-28约4.47千字共9页下载文档
文本预览下载声明

基于改进粒子群算法优化GRU-RNN组合模型的负载预测研究

一、引言

随着科技的发展，电力系统的复杂性和负载的动态性使得精确的负载预测变得尤为重要。在众多预测模型中，循环神经网络（RNN）因其对时间序列数据的处理能力而备受关注。其中，门控循环单元（GRU）作为RNN的一种变体，在处理具有复杂时间依赖性的问题上表现优异。然而，传统的GRU-RNN模型在处理高维度、非线性的负载预测问题时仍存在局限性。为了进一步提高预测精度和泛化能力，本文提出了一种基于改进粒子群算法优化GRU-RNN组合模型的负载预测方法。

二、GRU-RNN模型及其问题

GRU-RNN是一种基于RNN的深度学习模型，具有处理序列

显示全部
相似文档