《表4“聚类-回归”模型(kmeans-LSTM)在不同学习策略下的迭代时间》

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《基于簇负荷特性曲线的“聚类-回归”电力大用户短期负荷预测》

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Ada Mix型学习率调整策略在充分考虑模型参数特点的基础上，为权重设计了更能反映模型运行状态的学习率，为偏置设计了收敛速度好且计算量较小的幂指数函数，使得模型中不同类型的参数能够依据自身的状态实现快速收敛。综合考虑重构误差率和模型迭代时间，选择Aad Mix型作为kmeans-LSTM模型的学习率策略。