Peijun Zheng

Autocodificador de eliminación de ruido apilado para la previsión de carga a corto plazo

Aprendizaje profundo con algoritmo de autoencodificación de denostación apilada

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Para la previsión de la carga a corto plazo se adopta, en primer lugar, el autocodificador Stacked Denoising (SDAE), que utiliza cuatro factores. Las cargas medias diarias actúan como referencia en las tareas de previsión finales. En esta investigación, el autocodificador de denostación (DAE) está preentrenado. En el DAE simétrico, hay tres capas: la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida, donde la capa oculta es el eje simétrico. La capa de entrada y la capa oculta construyen la parte de codificación, mientras que la capa oculta y la capa de salida construyen la parte de decodificación. Después, todos los DAE se apilan para el ajuste fino. Además, en la parte de codificación de cada DAE, los valores de los pesos y de la capa oculta se combinan con los valores originales de la capa de entrada para establecer una red SDAE para la previsión de la carga.

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Produktdetails

• Verlag: Ediciones Nuestro Conocimiento
• Seitenzahl: 52
• Erscheinungstermin: 16. Juli 2022
• Spanisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 96g
• ISBN-13: 9786204989846
• ISBN-10: 6204989847
• Artikelnr.: 64367284

Autorenporträt

Nome: Zheng Peijun. Título académico: Assistente. Escola de Pós-Graduação: Centro de Investigação Eléctrica Inteligente de Yangzhong da Universidade de Energia Eléctrica do Norte da China. Direcção de investigação: Previsão de carga eléctrica em Microgrades.