【摘 要】
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针对传统预测模型在样本不足的情形下,无法实现高精度月度供电量预测的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络数据增强方法,能够将大粒度的月度统计信息,同分布分解为按天统计的供电量信息,实现了数据增强与样本集的有效扩充.基于该样本集,运用深度残差网络构建用于月度供电量预测的深层模型.算例分析标明,所提出的方法能够在原有同类型预测方法的基础上,有效提升预测精度.
【机 构】
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针对传统预测模型在样本不足的情形下,无法实现高精度月度供电量预测的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络数据增强方法,能够将大粒度的月度统计信息,同分布分解为按天统计的供电量信息,实现了数据增强与样本集的有效扩充.基于该样本集,运用深度残差网络构建用于月度供电量预测的深层模型.算例分析标明,所提出的方法能够在原有同类型预测方法的基础上,有效提升预测精度.
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