《表1 实验建筑物电力负荷数据集》

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《一种基于深度学习的短时用电负荷预测算法研究》

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根据实际情况经过反复计算确定融合算法模型最优结构，其中隐含层神经元个数为主要研究参考。在实验中隐含层层数设置为2～5层，神经元个数为：150～800。根据实际工况情况进行了14个测试，优化神经元个数并对建筑物已采集的数据进行整理归类，获得建筑物8年的电力负荷参数2009-2017年，实验建筑物电力负荷数据集见表1。