一种基于CMI的低冗余短期负荷预测模型
公开
摘要
本发明公开了一种基于CMI的低冗余短期负荷预测模型，涉及CMI负荷预测领域，其技术方案要点是：采用CMI对原始特征集合中待选特征进行特征排序，然后，采用GRNN作为预测器，序列前向搜索方法确定最优特征子集，最后，根据所得最优特征子集重新训练GRNN得到最优预测模型，挑选冗余性低的用户特征集，降低预测模型复杂度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于CMI的低冗余短期负荷预测模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611739A
申请号 ：
CN202011441319.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2020-12-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王新迪卞海红赵岫
申请人 ：
南京工程学院
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区科技园弘景大道1号南京工程学院
代理机构 ：
南京源古知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
郑宜梅
优先权 ：
CN202011441319.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
