|
پیش‌بینی مصرف برق با استفاده از رویکرد ترکیبی مبتنی بر مدل انتقالی و شبکه عصبی با حافظه طولانی کوتاه‌مدت
|
محمدرضا احمدی پور*   1، عصمت راشدی1 ، مریم آموزگار1 |
| 1- دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته |
|
|
چکیده: (43 مشاهده) |
در سال‌های اخیر پیش‌بینی مصرف برق، با تکیه بر فنّاوری‌های جدید و بهره‌گیری از روش‌های پردازش داده‌های بزرگ اهمیت زیادی پیداکرده است. روش‌های زیادی ازجمله روش‌های آماری و کلاسیک مختلف تحلیل سری زمانی، ماشین بردار پشتیبان، و شبکه‌های عصبی بازگشتی و حافظه طولانی کوتاه‌مدت در این حوزه موردبررسی قرارگرفته‌اند. روش‌های آماری به دلیل عدم در نظر گرفتن تغییرات ناگهانی، ممکن است برای پیش‌بینی و مدل‌سازی برخی پدیده‌های پیچیده چندان مناسب نباشند. از طرف دیگر، روش ماشین بردار پشتیبان بر مبنای افزایش ابعاد داده عمل می‌کند. بنابراین، در مواردی که داده‌ها دارای ابعاد بالایی باشند، این امر منجر به پیچیده‌تر شدن فضای مسأله می‌گردد. انواع بسیاری از شبکه‌های عصبی نیز با محدودیت‌هایی مثل محوشدگی گرادیان و عدم توجه به روابط زمانی مواجه هستند. برای پیش‌بینی دقیق‌تر مصرف برق، این مقاله یک رویکرد ترکیبی با استفاده از مدل انتقالی و شبکه عصبی با حافظه طولانی کوتاه‌مدت را پیشنهاد می‌دهد. این رویکرد، با حل مشکل گرادیان و یادگیری الگوهای پیچیده، دقت بالاتری نسبت به روش‌های دیگر ارائه می‌دهد. همچنین مدل انتقالی با استفاده از مکانیزم توجه، توانایی تمرکز بر اجزای مهم داده را داراست و مدلی با تفسیرپذیری بیشتر و مقاومت بالا در مقابل نویز ایجاد می‌کند. روش پیشنهادی روی مجموعه داده استاندارد ارزیابی و با روش‌های موجود مقایسه شده است. نتایج نشان می‌دهد این روش دقت بالاتر و خطای کمتری در معیارهایی مانند میانگین مربعات خطا و میانگین درصد خطای مطلق دارد.
|
|
| واژه‌های کلیدی: پیش‌بینی سری زمانی، شبکه‌های عصبی، حافظه طولانی کوتاه‌مدت، مدل انتقالی، مکانیزم توجه. |
|
|
|
نوع مطالعه: پژوهشي |
موضوع مقاله:
برق و کامپیوتر
دریافت: 1402/10/10 | پذیرش: 1403/7/15
|
|
|
|
|
|
