《Tab.1 Prediction errors of different models (in percentage)》
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《考虑复杂关联关系深度挖掘的变压器状态参量预测方法》
According to cases study,the GLSTM network can significantly improve the prediction accuracy,and the maximum prediction error is reduced from 15%to less than 10%compared with the single sequence prediction method without parameter correlation.Compared with the traditional AR,SVR,RBFNN and multi-parameter GM models,the error of GLSTM prediction model is greatly reduced,the error fluctuation range is smaller,and the prediction result is more stable.
图表编号 | XD0047163700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.20 |
作者 | 代杰杰、宋辉、盛戈皞、韩璐岭、江秀臣、王健一、陈玉峰 |
绘制单位 | 上海交通大学电气工程系、上海交通大学电气工程系、上海交通大学电气工程系、上海交通大学电气工程系、上海交通大学电气工程系、中国电力科学研究院、国网山东省电力公司电力科学研究院 |
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