کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6901312 | 1446493 | 2017 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Load Forecasting via Deep Neural Networks
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی بار از طریق شبکه های عمیق عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی بار، شبکه عصبی انعقادی، شبکه عصبی مکرر، یادگیری عمیق،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Nowadays, electricity plays a vital role in national economic and social development. Accurate load forecasting can help power companies to secure electricity supply and scheduling and reduce wastes since electricity is difficult to store. In this paper, we propose a novel Deep Neural Network architecture for short term load forecasting. We integrate multiple types of input features by using appropriate neural network components to process each of them. We use Convolutional Neural Network components to extract rich features from historical load sequence and use Recurrent Components to model the implicit dynamics. In addition, we use Dense layers to transform other types of features. Experimental results on a large data set containing hourly loads of a North China city show the superiority of our method. Moreover, the proposed method is quite flexible and can be applied to other time series prediction tasks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 122, 2017, Pages 308-314
Journal: Procedia Computer Science - Volume 122, 2017, Pages 308-314
نویسندگان
Wan He,