结合注意力机制的BiLSTM电力负荷预测

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摘要：为了提高电力负荷预测精度，促进能源合理配置，文章首先对既有电力负荷预测相关研究展开讨论，指出目前研究中存在的不足。其次提出一种融合注意力机制（Attention Mechanism）的双向长短时记忆（Bi-directional Long Short-term Memory，BiLSTM）神经网络模型——BiLSTM-Attention模型，将长短时记忆神经网络作为特征提取单元，引入注意力机制提高模型对关键信息的表征能力。（剩余4510字）

试读结束

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