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摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体为基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，包括以下步骤：对时间序列的负荷数据集进行清洗并划分验证集测试集；将待训练数据输入编码层中的Transformer模块；将待训练数据输入编码层中的TCN模块；对编码层中两个模块的输出进行加权求和；有益效果为：本发明提出的基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，采用了Transformer与TCN组成的复合模型来进行智能电网种的负荷预测。TCN作为时间序列预测中的卷积网络，通过卷积核能够很好的捕捉局部特征信息。
主权项：1.基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法，其特征在于：所述智能负荷预测方法包括以下步骤：对时间序列的负荷数据集进行清洗并划分验证集测试集；将待训练数据输入编码层中的Transformer模块；将待训练数据输入编码层中的TCN模块；对编码层中两个模块的输出进行加权求和；计算出输出层Out与真实值的MAE损失，并对模型进行调优，得到最优的组合模型组合。
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百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 基于transform与TCN组合模型的智能负荷预测方法
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