10.3969/j.issn.1000-386x.2022.02.034
基于智能电表数据的家庭特征联合预测算法
现有大多数工作都是通过智能电表数据独立地预测单户特性,而忽略了不同特性的联合分析,对此构建一种多任务学习模式,判别多任务间关系.该模式将每个特征看作一个独立的任务,并尝试同时预测多个家庭特征.主要解决了不同特征之间关系的嵌入结构问题和原始训练数据中存在冗余特征问题.模型通过获取任务协方差矩阵捕捉不同特征之间的内在联系,得到一个简单而鲁棒的权重矩阵.以爱尔兰用户智能电表数据为例,验证了算法的有效性.
家庭特征;多任务学习;高斯过程;智能电表;联合分析
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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