10.3969/j.issn.1000-386x.2021.12.011
基于小波变换和LSTM模型的城市天然气负荷预测
城市燃气公司为防止出现储气量过剩或不足等问题,必须要对天然气负荷量进行预测.对此,提出一种基于小波变换和长短期记忆网络的深度学习模型(wavelet_LSTM),对未来一年的天然气日负荷量进行预测.在某市燃气公司真实数据集上的实验结果表明,该模型有较高的准确性,可以较好地满足城市燃气公司的业务需求.
长短期记忆网络;小波变换;天然气;负荷预测
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TP399(计算技术、计算机技术)
江苏高校优势学科建设工程项目PAPD;中国博士后科学基金项目;江苏省高等学校自然科学研究面上资助经费项目;苏州市科技项目
2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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