【摘 要】
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针对短期电价预测的复杂性和精确度较差的问题，本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的短期电价预测模型。该模型将历史电价数据经过数据预处理后作为输入，首先利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征；其次将提取的特征向量构造成时间序列输入到双向门控循环单元网络，充分挖掘特征内部的变化规律进行训练；然后引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重，注意力机制对双向门控循环单元网络每
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目（17JK0139）； 陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2023-JC-YB-442）；
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针对短期电价预测的复杂性和精确度较差的问题，本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的短期电价预测模型。该模型将历史电价数据经过数据预处理后作为输入，首先利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征；其次将提取的特征向量构造成时间序列输入到双向门控循环单元网络，充分挖掘特征内部的变化规律进行训练；然后引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重，注意力机制对双向门控循环单元网络每一个时间步的输出进行加权求和；最后在全连接层通过激活函数计算输出最终预测值。通过实例验证了本文提出模型的准确性。
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