多时间尺度时间序列协同预测模型的构建方法

    公开(公告)号:CN109409561A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201810958160.5

    申请日:2018-08-22

    摘要: 本发明公开了一种多时间尺度时间序列协同预测模型的构建方法,包括:步骤1),输入用户用电情况随着时间的变化而产生的记录数据,根据所述记录数据构建相关的时序表示;步骤2),基于步骤1)得到的时序表示,对所有用电数据进行分析,捕获不同的特征并分析其相对应的变化规律,并以此来构建时间尺度矩阵序列;步骤3),根据步骤1)和步骤2)的输出,构建用电数据时间序列的预测模型,所述时间序列的预测模型为多尺度RNN模型;步骤4),根据步骤1)、步骤2)和步骤3)的输出,以及外部因素的输出进行加权融合求解,得到多时间尺度用电时序数据协同预测模型。本发明的方法使得用户用电情况预测的准确率得到提升。

    多时间尺度时间序列协同预测模型的构建方法

    公开(公告)号:CN109409561B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN201810958160.5

    申请日:2018-08-22

    摘要: 本发明公开了一种多时间尺度时间序列协同预测模型的构建方法,包括:步骤1),输入用户用电情况随着时间的变化而产生的记录数据,根据所述记录数据构建相关的时序表示;步骤2),基于步骤1)得到的时序表示,对所有用电数据进行分析,捕获不同的特征并分析其相对应的变化规律,并以此来构建时间尺度矩阵序列;步骤3),根据步骤1)和步骤2)的输出,构建用电数据时间序列的预测模型,所述时间序列的预测模型为多尺度RNN模型;步骤4),根据步骤1)、步骤2)和步骤3)的输出,以及外部因素的输出进行加权融合求解,得到多时间尺度用电时序数据协同预测模型。本发明的方法使得用户用电情况预测的准确率得到提升。