1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural

66 90 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 66
Dung lượng 2,76 MB

Nội dung

Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural

Ngày đăng: 21/11/2021, 15:08

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.1: Hệ thống logic mờ được sử dụng trong dự báo phụ tải - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 2.1 Hệ thống logic mờ được sử dụng trong dự báo phụ tải (Trang 26)
Hình 2.2: Cấu trúc của mạng Nơ-ron nhân tạo - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 2.2 Cấu trúc của mạng Nơ-ron nhân tạo (Trang 26)
Hình 2.3: Lưu đồ giải thuật lan truyền ngược - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 2.3 Lưu đồ giải thuật lan truyền ngược (Trang 28)
Hình 3.1: Tế bào thần kinh - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.1 Tế bào thần kinh (Trang 31)
Hình 3.5: Mạng truyền thẳng nhiều lớp. - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.5 Mạng truyền thẳng nhiều lớp (Trang 34)
Hình 3.7: Mạng hồi quy nhiều lớp. - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.7 Mạng hồi quy nhiều lớp (Trang 35)
Hình 3.6: Mạng hồi quy một lớp. - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.6 Mạng hồi quy một lớp (Trang 35)
Hình 3.8: Phân loại kiểu học - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.8 Phân loại kiểu học (Trang 36)
Hình 3.10: Học củng cố - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.10 Học củng cố (Trang 37)
Hình 3.11: Học không giám sát - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.11 Học không giám sát (Trang 37)
Hình 3.14: Mô hình mạng Hemmin - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.14 Mô hình mạng Hemmin (Trang 40)
Hình 3.15: Mô hình mạng Function Link Net (FLN) - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 3.15 Mô hình mạng Function Link Net (FLN) (Trang 41)
Hình 4.2: Mô tả mô hình mạng Nơ-ron hồi quy - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.2 Mô tả mô hình mạng Nơ-ron hồi quy (Trang 45)
Hình 4.3: Mô hình tính toán mạng Nơ-ron hồi quy - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.3 Mô hình tính toán mạng Nơ-ron hồi quy (Trang 46)
Dịch máy (Machine Translation) tƣơng tự nhƣ mô hình hóa ngôn ngữ ở điểm là đầu vào là một chuỗi các từ trong ngôn ngữ nguồn (ngôn ngữ cần dịch - ví dụ là tiếng Việt) - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
ch máy (Machine Translation) tƣơng tự nhƣ mô hình hóa ngôn ngữ ở điểm là đầu vào là một chuỗi các từ trong ngôn ngữ nguồn (ngôn ngữ cần dịch - ví dụ là tiếng Việt) (Trang 47)
Hình 4.5: Ứng dụng mô tả hình ảnh của mạng RNN - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.5 Ứng dụng mô tả hình ảnh của mạng RNN (Trang 48)
Hình 4.6: Mạng RNN 2 chiều - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.6 Mạng RNN 2 chiều (Trang 49)
Hình 4.8: Mô đun lặp lại trong một tiêu chuẩn RNN chứa một lớp duy nhất. - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.8 Mô đun lặp lại trong một tiêu chuẩn RNN chứa một lớp duy nhất (Trang 50)
Hình 4.9: Mô đun lặp đi lặp lại trong một LSTM chứa bốn lớp tương tác. - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.9 Mô đun lặp đi lặp lại trong một LSTM chứa bốn lớp tương tác (Trang 50)
Hình 4.10: Trạng thái tế bào - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.10 Trạng thái tế bào (Trang 51)
Hình 4.14: Quá trình bỏ đi thông tin cũ và thêm thông tin mới - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.14 Quá trình bỏ đi thông tin cũ và thêm thông tin mới (Trang 54)
Hình 4.16: Các đường được thêm vào cổng - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.16 Các đường được thêm vào cổng (Trang 55)
Hình 4.17: Biến thể nối hai cổng trừ và đầu vào với nhau - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 4.17 Biến thể nối hai cổng trừ và đầu vào với nhau (Trang 56)
Hình 5.1: Sơ đồ khối - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.1 Sơ đồ khối (Trang 58)
Hình 5.2: Dữ liệu phụ tải điện năng tỉnh Tiền Giang giai đoạn 2012-2017 - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.2 Dữ liệu phụ tải điện năng tỉnh Tiền Giang giai đoạn 2012-2017 (Trang 59)
Hình 5.3: Dữ liệu phụ tải điện năng tỉnh Tiền Giang giai đoạn 2012-2017 - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.3 Dữ liệu phụ tải điện năng tỉnh Tiền Giang giai đoạn 2012-2017 (Trang 60)
Hình 5.6: Kết quả dự đoán phụ tải điện năng của tỉnh Tiền Giang - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.6 Kết quả dự đoán phụ tải điện năng của tỉnh Tiền Giang (Trang 61)
Hình 5.5: Quá trình huấn luyện - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.5 Quá trình huấn luyện (Trang 61)
Hình 5.7: So sánh kết quả dự báo phụ tải điện năng với giá trị kiểm tra - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.7 So sánh kết quả dự báo phụ tải điện năng với giá trị kiểm tra (Trang 62)
Hình 5.8: Quá trình huấn luyện của mạng Nơ-ron truyền thống - Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng neural
Hình 5.8 Quá trình huấn luyện của mạng Nơ-ron truyền thống (Trang 63)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Phƣơng pháp dự báo hiện đại

Giới thiệu mạng Nơ-ron hồi quy RNN – Recurrent Neural Networks:

Ứng dụng của mạng Nơ-ron hồi quy RNN

Mạng Long Short Term Memory (LSTM Networks) Lƣu đồ chung Dự báo thời gian trong tƣơng lai Hƣớng phát triển:

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w