1 案例背景
为了解决大型钢铁企业电力用电对地区负荷冲击大,电力负荷短期预测准确率低的问题,提出一种融合长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）和支持向量机（support vector machine, SVM）的负荷短期预测算法。对钢铁工业地区负荷特性进行分析,根据系统负荷的组成部分将负荷细分为冲击性负荷和其他负荷,采用协方差和皮尔逊算法分别对负荷影响因子进行相关性分析和差异化处理;选取历史负荷、温度、日期类型、钢价、电价、铁矿石价格6个属性作为负荷预测影响因素,通过模糊权值逻辑将LSTM和SVM融合,得到最终负荷预测结果。仿真试验结果表明,所提出的预测方法相对于单独的LSTM或SVM,可以更准确地预测钢铁工业地区的短期负荷。

2 现成案例（代码+参考文献）
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2. 【电力负荷预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM电力负荷预测【含Matlab源码 1518期】

3. 【电力负荷预测】基于matlab粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷【含Matlab源码 1225期】

4. 【电力负荷预测】基于matlab模拟退火算法结合狮群算法优化Elman神经网络电力负荷预测【含Matlab源码 1454期】

  1. 【电力负荷预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络电力负荷预测【含Matlab源码 1523期】

6.【电力负荷预测】基于matlab EEMD+IWOA+LSSVM电力负荷预测【含Matlab源码 1810期】

3 Matlab毕设系列 —说明
Matlab毕设系列–说明
链接：https://qq912100926.blog.csdn.net/article/details/121363930

4 参考文献
[1]亓晓燕,刘恒杰,侯秋华,刘啸宇,谭延超,王连成.融合LSTM和SVM的钢铁企业电力负荷短期预测[J].山东大学学报(工学版). 2021,51(04)

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