8、Energy Load Forecast Using S2S Deep Neural Networks with k-Shape Clustering

用S2S深度神经网络预测能量负荷具有k形聚类的网络 特别是长短期记忆（LSTM）具有序列到序列（S2S）架构的算法。 我们在预测聚合时，提高预测准确性通过使用k-Shape聚类算法加载网络创建更容易预测的消费者群体 本文中描述的方法在现实世界数据上进行了测试斯洛伐克企业的用电量。 电力消费者通常都有随机行为，使个人消费需求变得艰难预测。为了解决这个问题的消费数据 是汇总的。出于这个原因，使用聚类分

>>阅读原文<<