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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;湖州电力设计院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于BOA‑LSTM的住宅建筑用电预测方法，为了克服现有技术的缺乏对住宅建筑用电的准确预测方法的问题，包括：采集住宅建筑用电能耗作为原始数据构建原始数据集，基于LSTM神经网络构建住宅建筑用电能耗预测模型；通过BOA算法进行超参数寻优获取最优超参数组合，利用最优超参数组合对住宅建筑用电能耗预测模型进行迭代训练；构建模型评价指标，基于模型评价指标对住宅建筑用电能耗预测模型进行评价。LSTM神经网络可以识别不规则时间序列的趋势且可存储较长的依赖信息，BOA算法即贝叶斯优化算法，通过贝叶斯优化算法寻求最优的超参数组合，对神经网络进行调参，使神经网络超参数调优获得较好的训练结果，提升数据预测的及时性和准确性。
主权项：1.一种基于BOA-LSTM的住宅建筑用电预测方法，其特征是，包括：采集住宅建筑用电能耗作为原始数据构建原始数据集，基于LSTM神经网络构建住宅建筑用电能耗预测模型；通过BOA算法进行超参数寻优获取最优超参数组合，利用最优超参数组合对住宅建筑用电能耗预测模型进行迭代训练；构建模型评价指标，基于模型评价指标对住宅建筑用电能耗预测模型进行评价。
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