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申请/专利权人：中电(甘肃)能源投资有限公司
摘要：本发明公开了一种电力营销风险预测优化方法，属于数据预测领域，包括：S1、将影响电力营销风险预测的数据进行预处理；S2、利用“相对收敛”策略模型作为狭义相对论搜索算法在局部收敛阶段的位置更新数学模型，改进狭义相对论算法的位置更新策略；S3、利用粒子位置的适应度值变化量、当前迭代粒子速度及最佳适应度值改进狭义相对论搜索算法的粒子寻优权重因子，优化位置更新数学模型；S4、使用改进的狭义相对论算法优化LSTM模型的隐藏层节点数s和初始学习率α参数，得到βSRS‑LSTM模型；S5、将预处理后的数据作为βSRS‑LSTM模型的输入，利用所述模型对数据进行处理，提高电力营销风险预测结果准确度。
主权项：1.一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，具体步骤为：S1、将影响电力营销风险预测的历史电力营销数据、市场因素数据、社会因素数据、电力系统数据进行预处理；S2、利用"相对收敛"策略模型作为狭义相对论算法在局部收敛阶段的位置更新数学模型，改进狭义相对论算法的位置更新策略，所述"相对收敛"策略模型以狭义相对论搜索算法全局最佳粒子位置Xbest为中心，根据粒子当前位置相对于当前迭代最佳粒子位置的距离和粒子种群平均位置与的差值更新粒子新的位置；S3、利用适应度值的变化量Δf和当前迭代粒子速度以及最佳适应度值fbest改进狭义相对论算法的粒子寻优权重因子β，进一步改进狭义相对论算法的位置更新数学模型；S4、利用改进的狭义相对论算法整定LSTM模型的隐藏层节点数s和初始学习率α参数，得到βSRS-LSTM模型；S5、将S1预处理后的数据作为βSRS-LSTM模型输入，利用所述βSRS-LSTM模型对所述预处理后的数据处理，输出电力营销风险预测数据值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电(甘肃)能源投资有限公司 一种电力营销风险预测优化方法
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