一种基于迁移学习的小样本电力负荷预测方法及系统

本发明公开了一种基于迁移学习的小样本电力负荷预测方法及系统，获取源域和目标域的历史数据；通过源域的历史数据训练卷积神经网络，得到源域基础预测模型；源域基础预测模型包括中间卷积层和全连接层；保留源域基础预测模型的两层中间卷积层和第一层全连接层的参数，对其余部分的参数进行随机初始化，然后通过目标域的历史数据训练，得到基于迁移学习的电力负荷预测模型；通过基于迁移学习的电力负荷预测模型进行小样本电力负荷预测。采用的迁移学习方法可以有效地从类似任务中提取公共知识，并将其迁移到对目标任务的训练过程中，从而提高模型在处理目标任务上的性能。