注册帐号丨忘记密码？
1.点击网站首页右上角的“充值”按钮可以为您的帐号充值
2.可选择不同档位的充值金额，充值后按篇按本计费
3.充值成功后即可购买网站上的任意文章或杂志的电子版
4.购买后文章、杂志可在个人中心的订阅/零买找到
5.登陆后可阅读免费专区的精彩内容
打开文本图片集
摘 要：针对目前多特征预测模型在短期电力负荷数据上精度不足的问题，提出一种基于经验小波变换（EWT）的卷积神经网络（CNN）融合双向门控循环单元（BiGRU）预测模型。首先，从多维时序数据中提取强关联性特征，其次，对选定特征进行经验小波变换，将时序数据映射至频域以获取子序列，最后，通过卷积神经网络和双向门控循环单元融合模型实现对电力负荷数据的预测。（剩余7802字）
登录龙源期刊网
购买文章
基于EWT-CNN-BiGRU的多特征电力负荷预测模型
文章价格：5.00元
当前余额：100.00
阅读
您目前是文章会员，阅读数共：0篇
剩余阅读数：0篇
阅读有效期：0001-1-1 0:00:00