北京微网站,魅族官方网站挂失手机找到怎么做,楚雄市网站建设公司,学做点心的网站本专栏栏目提供文章与程序复现思路#xff0c;具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源…本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?typedownload 这篇论文的核心内容是提出了一种新的综合能源系统IES负荷预测方法该方法结合了分解算法和元学习来提高预测的准确性。主要内容包括 问题背景针对区域综合能源系统中负荷预测的准确性受限问题特别是在负荷间关联敏感性高和季节泛化性差的情况下。 方法提出论文首先使用动态最大信息系数MIC来量化不同时段多元负荷间的相关性并基于这些动态相关性结果构造特征输入变量。然后采用变分模态分解VMD将负荷序列分解为多个子序列单元并使用双向长短期记忆Bi-LSTM模型对这些子序列进行预测。最后通过模型无关的元学习MAML算法减少梯度迭代以适应新数据分布提高预测精度。 实验验证使用美国亚利桑那州立大学坦佩校区的IES数据集进行验证结果表明所提出的混合模型在多元负荷预测方面具有更高的准确性。 结论该研究提出的基于分解算法与元学习结合的负荷预测方法能够有效地提高IES在面对非平稳性和随机性时的预测精度为IES的优化运行提供了有力支持。 这篇论文对于提高IES负荷预测的准确性和可靠性提供了新的解决方案有助于实现更高效和可持续的能源系统管理。 为了复现论文中描述的仿真算例我们需要构建一个基于分解算法和元学习的综合能源系统IES负荷预测模型。以下是复现仿真的基本思路和程序代码框架的概述使用Python语言表示 复现思路 数据准备收集或生成IES的历史负荷数据包括电力、冷热负荷等。 动态MIC计算使用动态最大信息系数MIC来量化不同时段负荷间的相关性并选择相关性高的负荷作为输入特征。 数据分解采用变分模态分解VMD算法将负荷序列分解为多个子序列。 模型构建构建双向长短期记忆Bi-LSTM模型并使用分解后的子序列作为输入进行训练。 元学习应用使用模型无关的元学习MAML算法对Bi-LSTM模型进行微调以适应新的数据分布。 预测与评估对测试集进行负荷预测并使用适当的评估指标如MAE、MAPE、RMSE来评估预测性能。 程序代码框架Python伪代码 import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_absolute_percentage_error, root_mean_squared_error# 动态MIC计算函数 def dynamic_MIC(loads):# 计算动态MIC并选择相关性高的负荷# ...return selected_features# VMD分解函数 def VMD_decomposition(loads):# 使用VMD算法对负荷序列进行分解# ...return decomposed_loads# Bi-LSTM模型训练函数 def train_BiLSTM(decomposed_loads, labels):# 构建并训练Bi-LSTM模型# ...return model# MAML元学习微调函数 def meta_learning_tuning(model, new_data, new_labels):# 使用MAML算法对模型进行微调# ...return tuned_model# 主函数 def main():# 加载或生成IES历史负荷数据raw_loads load_data()# 动态MIC计算选择相关性高的特征selected_features dynamic_MIC(raw_loads)# VMD分解decomposed_loads VMD_decomposition(selected_features)# 划分数据集为训练集、验证集和测试集train_data, val_data, test_data split_data(decomposed_loads)# 训练Bi-LSTM模型model train_BiLSTM(train_data, train_labels)# MAML元学习微调tuned_model meta_learning_tuning(model, val_data, val_labels)# 在测试集上进行预测predictions tuned_model.predict(test_data)# 评估预测性能mae mean_absolute_error(test_labels, predictions)mape mean_absolute_percentage_error(test_labels, predictions)rmse root_mean_squared_error(test_labels, predictions)print(fMAE: {mae}, MAPE: {mape}%, RMSE: {rmse})if __name__ __main__:main() 在实际编程中需要根据具体的数学模型和算法细节来填充上述框架中的函数实现。此外可能还需要使用专业的深度学习库如TensorFlow或PyTorch来构建和训练神经网络模型。在Python中可以使用Scikit-learn或其他机器学习库来辅助数据预处理和评估指标的计算。 本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?typedownload