摘要
本发明公开了一种基于Hurst指数引导的负荷预测模型动态调整方法,涉及电力负荷预测技术领域。本发明方法利用Hurst指数来判断数据的长相关性,从而来指导模型是否微调,使模型可以根据数据规律的变化进行实时地动态调整,从而提高预测的精度以及效率,为负荷预测任务提供了更优的工程解。
技术关键词
Hurst指数
负荷预测模型
GRU模型
电力负荷预测技术
基础
动态
生成样本数据
滑动窗口方法
深度学习模型
混合结构
堆叠结构
时序特征
序列
多尺度
分支
关系
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级联
通道注意力机制
时序特征
节点特征
线性变换矩阵
车辆方向盘转角
道路环境信息
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场景
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铰支座