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电力负荷
健身的抽屉
2 年前

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

  • 平台：Windows10
  • 语言环境：python3.7
  • 编译器：PyCharm
  • PyTorch版本：1.8.1

    • 💥 项目专栏： 【PyTorch深度学习项目实战100例】

    一、基于BiGRU短期电力负荷预测方法

    本项目使用了一种基于BiGRU（双向GRU）短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，将输入向量构造为时间序列形式作为 BiGRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，最后完成短期负荷预测。

    二、数据集介绍

    本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷，时间片为每分钟

    三、BiGRU网络

    提出了一种基于 Attention 机制的卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)-GRU (gated recurrent unit) 短期 电力负荷 预测 方法 ，该 方法 将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构，提取反映负荷复杂动态变 化的高维特征；将所提特征向量构造为时间序列形式作为 GRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入 Attention 机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予 GRU 隐含 PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体数据为准。2.由于每个人的数据都是独一无二的，因此无法做到可以任何人的数据直接替换就可以得到自己满意的效果。双向 BiGRU 做单输入单输出时间序列预测模型，直接替换数据就可以用。程序可以出真实值和预测值对比图，线性拟合图，可打印多种评价指标。程序语言是matlab，需求最低版本为2020及以上。 BiGRU 在单向的神经网络结构中，状态总是从前往后输出的。然而，在文本情感分类中，如果当前时刻的输出能与前一时刻的状态和后一时刻的状态都产生联系。如对这样一个句子进行选词 填空 The sea water in the deep sea is so____ that the sun does not shine.通过在 The sea water in the deep sea 和 the s... 电力调度领域命名实体识别是电力知识图谱构建步骤中的重要一环, 目前存在基于机器学习和 深度学习 模型被用于通用领域或是其他专业领域的命名实体识别. 为了解决电力调度领域命名实体识别的问题, 研究Transformer- BiGRU -CRF模型, 该模型可以有效的解决电力调度领域中命名实体识别的问题. 通过Transformer模型得到语料的字向量，再通过 BiGRU 和CRF进行命名实体识别。该模型在训练过程中有两种训练方式, 第1种方式是只训练 BiGRU 和CRF部分的参数；第2种方式是训练包括Transformer部分的整个模型的参数. 最后发现, 第1种方式达到模型的平稳状态需要的时间更少, 但是第2种达到平稳状态准确率会高出接近5%. [-0.058550 0.125846 -0.083195 0.031818 -0.183519…], —>’,’ [0.087197 -0.083435 0.057956 0.143120 -0.000068…], ---->‘的’ 每一行都是一个词的向量，最后两行是随机生成的正态分布数据，对应下面的UNK和BLA...
     
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