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利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测

利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测

回归卷积神经网络和支持向量回归(RCNN-SVR)模型用于电力消费预测。通过对近五年的电力消耗数据的实验验证了该模型的有效性。在实验中，使用了某矿业公司的数据，并考虑了历史用电需求。实验结果表明，RCNN-SVR模型能够准确预测未来几个月的用电量。同时，将所提出的模型与四种用于电力消费预测的模型进行了比较。比较结果表明，我们的RCNN-SVR模型在所有测试算法中性能最好，MSE、MAPE和CV-RMSE值最低。从得到的所有结果来看，该方法可以减少计算时间。所提出的RCNN-SVR方法成功地解决了上述三个问题:(1)降低了计算成本;(2)在有限数据下训练模型;(3)提高预测精度。利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测_第1张图片
利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测_第2张图片
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