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基于门控循环单元神经网络的短期电力负荷预测汇报人：2024-01-06引言门控循环单元神经网络基础基于门控循环单元神经网络的短期电力负荷预测模型实验结果与分析结论与展望目录引言01研究背景与意义随着电力市场的快速发展，短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行和电力市场的运营管理具有重要意义。传统的预测方法如线性回归、时间序列分析等在处理非线性、时变性和不确定性方面存在局限性。深度学习作为一种强大的机器学习技术，在处理复杂数据和模式识别方面具有优势，为短期电力负荷预测提供了新的解决方案。国内外研究现状国外研究近年来，基于深度学习的短期电力负荷预测方法得到了广泛关注。一些研究工作采用了循环神经网络（RNN）及其变体进行负荷预测，取得了较好的预测效果。国内研究国内研究者也在这一领域进行了积极探索，提出了一些基于深度学习的负荷预测模型，并取得了一定的研究成果。本研究旨在开发一种基于门控循环单元（GRU）神经网络的短期电力负荷预测模型。该模型将利用历史负荷数据作为输入，通过GRU网络学习数据中的时序特征和模式，并生成未来短期内的负荷预测值。研究内容首先，收集历史电力负荷数据，并进行预处理以适应模型输入。其次，设计并构建GRU神经网络模型，通过训练和优化过程调整网络参数。最后，对训练好的模型进行测试和评估，比较其与其他方法的预测性能。研究方法研究内容和方法门控循环单元神经网络基础0203RNN的记忆能力通过将前一时刻的输出作为当前时刻的输入来实现，从而捕捉序列中的时间依赖性。01循环神经网络（RNN）是一种特殊类型的深度学习模型，适用于处理序列数据。02RNN的基本结构

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