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基于Bagging的双向GRU集成神经网络短期负荷预测
基于Bagging的双向GRU集成神经网络短期负荷预测
摘要：
短期负荷预测在电力系统运行中具有重要的意义，它能够提供关键的信息用于电力调度和市场分析。本文提出一种基于Bagging的双向GRU集成神经网络模型来预测短期负荷。该模型能够捕捉时间序列数据的时序关系，并通过集成多个基学习器的方法提高预测精度。通过实验结果表明，该模型在短期负荷预测中具有较好的性能。
关键词：短期负荷预测、双向GRU、集成神经网络、Bagging
1.简介
短期负荷预测在电力系统中具有重要的意义，它能够为电力调度提供准确的负荷预测信息，从而优化电力资源配置和节约能源。然而，由于负荷受到多种因素的影响，如季节性变化、天气变化和人们用电习惯等，短期负荷预测面临着一定的挑战。
神经网络是一种广泛应用于时间序列预测的方法，其可以通过学习数据的时序关系来预测未来的负荷。近年来，双向GRU（GatedRecurrentUnit）在时间序列预测领域表现出良好的性能，在短期负荷预测中也得到了广泛研究。
2.方法
本文提出了一种基于Bagging的双向GRU集成神经网络模型来预测短期负荷。该模型通过集成多个基学习器的方法来提高预测精度。具体步骤如下：
2.1数据预处理
首先，对历史负荷数据进行预处理。常用的预处理方法包括去除异常值、填充缺失值和归一化处理等。
2.2双向GRU模型
其次，基于双向GRU模型构建基学习器。双向GRU模型由正向GRU和反向GRU两部分组成，它们分别从前向和后向两个方向对输入数据进行建模。通过双向GRU模型可以更好地捕捉时序关系。在构建模型时，可以设置多个GRU层，并通过Dropout层来减少过拟合问题。
2.3Bagging集成
最后，通过Bagging的方法集成多个基学习器，形成最终的预测模型。Bagging是一种基于自助采样的集成学习方法，它通过对训练数据进行有放回的采样来构建多个基学习器，然后通过对多个基学习器的结果进行投票或取平均来得到最终的预测结果。在本文中，我们采用投票的方法来集成多个双向GRU模型。
3.实验结果
为了评估所提出的模型的性能，在一个真实的电力系统数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的基于Bagging的双向GRU集成神经网络模型在短期负荷预测中具有较好的性能，可以准确地预测未来的负荷。
4.结论
本文提出了一种基于Bagging的双向GRU集成神经网络模型来预测短期负荷。该模型通过集成多个基学习器的方法来提高预测精度，并在实验中取得了良好的性能。未来的工作可以进一步研究如何优化集成方法，以及将该模型应用于其他相关领域。
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