[发明专利]一种基于改进的深度信念网络的电力价格预测方法在审
| 申请号： | 201910289389.9 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN110009160A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 翟莹莹;李艾玲;郭志;吕振辽 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的深度信念网络的电力价格预测方法，步骤为：根据电价数据特点以及电价的影响因素，划分数据集并确定网络数据输入，对采用数据集进行数据预处理；针对预处理后的数据集，利用二阶重构误差计算网络误差，确定模型RBM的层数；利用结合三分法和二分法的“三+二”查找算法优化网络中的神经元节点个数；分别利用BP神经网络和SVR支持向量回归机作为DBN网络的回归层，结合RBM的层数和优化后的神经元节点个数，构造结构优化的DBN‑BP模型和DBN‑SVR模型，对实时电价数据进行预测。本发明建立结构优化的DBN模型，并对网络的回归层进行不同的结合改进，提高了DBN的预测精度，具有很好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 神经元节点 预测 电力价格 信念网络 二分法 电价 支持向量回归机 预处理 数据预处理 改进 网络 构造结构 结构优化 实时电价 数据特点 算法优化 网络数据 网络误差 误差计算 影响因素 三分法 回归 二阶 重构 优化 查找 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的深度信念网络的电力价格预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据电价数据特点以及电价的影响因素，划分数据集并确定网络数据输入，对采用数据集进行数据预处理；2)针对预处理后的数据集，利用二阶重构误差计算网络误差，确定模型RBM的层数；3)利用结合三分法和二分法的“三+二”查找算法优化网络中的神经元节点个数；4)分别利用BP神经网络和SVR支持向量回归机作为DBN网络的回归层，结合RBM的层数和优化后的神经元节点个数，构造结构优化的DBN‑BP模型和DBN‑SVR模型，对实时电价数据进行预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
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