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基于LSTM神经网络的用电量预测
被引量：
28
1
作者
徐尧强
方
乐
恒
+1 位作者
赵冬华
王凯
《电力大数据》
2017年第8期25-29,14,共6页
阐述了收敛交叉映射(CCM)方法及LSTM神经网络模型在用电量预测中的具体应用。针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合动力系统理论,采用CCM方法研究用电量和温度、风速、相对湿度、降水之间的动力学因果关系,建立LSTM神经网络模型,并...
阐述了收敛交叉映射(CCM)方法及LSTM神经网络模型在用电量预测中的具体应用。针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合动力系统理论,采用CCM方法研究用电量和温度、风速、相对湿度、降水之间的动力学因果关系,建立LSTM神经网络模型,并将该模型在H市用电量预测中进行了初步应用。研究结果表明,LSTM神经网络模型在城市用电量预测中年度预测相对误差小于月度预测相对误差,具有较高精度;改进的引入温度因素的LSTM神经网络模型,月度、年度预测相对误差均有改进,反映了运用CCM方法研究动力学因果关系的合理性以及LSTM神经网络模型在城市用电量预测中广泛的实用性。
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关键词
LSTM神经网络
负荷预测
收敛交叉映射
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职称材料
基于真实城市地图的新型冠状病毒疫情传播仿真数学模型:计算模拟与防控策略的初试研究
被引量：
5
2
作者
方
乐
恒
侯嘉文
+5 位作者
来俊杰
靳祯
姚烨
何纳
甘中学
林伟
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期383-401,共19页
自2019年12月以来,由新型冠状病毒(COVID-19)引发的传染性疾病已经严重影响了全球公共卫生安全,阻碍了世界经济的发展.科学界对该传染病传播规律的研究仍在紧张进行,基于仓室进行疫情传播动力学建模的研究给出很多有价值的结果,但也有...
自2019年12月以来,由新型冠状病毒(COVID-19)引发的传染性疾病已经严重影响了全球公共卫生安全,阻碍了世界经济的发展.科学界对该传染病传播规律的研究仍在紧张进行,基于仓室进行疫情传播动力学建模的研究给出很多有价值的结果,但也有一定的局限性,主要表现在无法直接描述复杂的真实地理对象(如路网、火车站、医院设置等)对于模拟对象具体行为的影响,也不能直接考虑真实可通行区域、地形开阔程度等对计算仿真结果的影响.为此,我们引入人工智能强化学习领域对相关问题的解决思路--将实现真实地图模拟涉及的各种对象和机制制作成一个可交互的复杂环境,模拟个体无需获取该环境的所有信息,只需与环境交互便能获取自身状态的更新.如此遍历个体并迭代模拟步数即可完成基于可计算模型的仿真.我们提出这一计算模型框架的优势主要表现为:(1)能对难以用传统动力学方程组化的复杂真实环境进行充分细致刻画并给出高效率可交互的框架;(2)后续还可以进一步引入个体奖励函数构成有限马尔可夫决策过程,在没有环境所有信息的情况下,便可以进行诸如最优个体行动策略的训练,这是即使获知环境所有方程组及状态转移概率分布也难以高效求解最优策略的传统动态规划算法所无法替代的,也是使用最前沿深度强化学习算法的基础.本文建立了这样的个体与复杂环境交互模型,通过设置一个包含城市路网和可通行区域、迁入地点及收治医院等要素的真实场景,分别模拟了无干预手段和有干预手段下的COVID-19疫情发展进程,计算了公共卫生领域关心的动态参数,充分拓展了传统动力学模型所能计算模拟的场景,也为下一步针对疫情传播精细化设计和实施智能防控策略建立了可计算的框架基础.
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关键词
新型冠状病毒
传播动力学
模拟仿真
城市地图
个体环境交互
原文传递
题名
基于LSTM神经网络的用电量预测
被引量：
28
1
作者
徐尧强
方
乐
恒
赵冬华
王凯
机构
国家电网公司华东分部
复旦大学数学科学学院
出处
《电力大数据》
2017年第8期25-29,14,共6页
文摘
阐述了收敛交叉映射(CCM)方法及LSTM神经网络模型在用电量预测中的具体应用。针对城市用电量时间序列的非线性特点,结合动力系统理论,采用CCM方法研究用电量和温度、风速、相对湿度、降水之间的动力学因果关系,建立LSTM神经网络模型,并将该模型在H市用电量预测中进行了初步应用。研究结果表明,LSTM神经网络模型在城市用电量预测中年度预测相对误差小于月度预测相对误差,具有较高精度;改进的引入温度因素的LSTM神经网络模型,月度、年度预测相对误差均有改进,反映了运用CCM方法研究动力学因果关系的合理性以及LSTM神经网络模型在城市用电量预测中广泛的实用性。
关键词
LSTM神经网络
负荷预测
收敛交叉映射
Keywords
LSTM neural network
load prediction
convergent cross mapping
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于真实城市地图的新型冠状病毒疫情传播仿真数学模型:计算模拟与防控策略的初试研究
被引量：
5
2
作者
方
乐
恒
侯嘉文
来俊杰
靳祯
姚烨
何纳
甘中学
林伟
机构
复旦大学数学科学学院
复旦大学计算系统生物学中心
山西大学复杂系统研究所
复旦大学公共卫生学院
复旦大学工程与应用技术研究院
复旦大学数学科学学院、上海数学中心、上海国家应用数学中心
复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室、非线性科学研究中心
复旦大学计算系统生物学中心、类脑人工智能科学与技术研究院
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期383-401,共19页
基金
国家自然科学基金委员会项目(Nos.11925103,61773125)
上海市科学技术委员会项目(Nos.18DZ1201000,19511132000)资助.
文摘
自2019年12月以来,由新型冠状病毒(COVID-19)引发的传染性疾病已经严重影响了全球公共卫生安全,阻碍了世界经济的发展.科学界对该传染病传播规律的研究仍在紧张进行,基于仓室进行疫情传播动力学建模的研究给出很多有价值的结果,但也有一定的局限性,主要表现在无法直接描述复杂的真实地理对象(如路网、火车站、医院设置等)对于模拟对象具体行为的影响,也不能直接考虑真实可通行区域、地形开阔程度等对计算仿真结果的影响.为此,我们引入人工智能强化学习领域对相关问题的解决思路--将实现真实地图模拟涉及的各种对象和机制制作成一个可交互的复杂环境,模拟个体无需获取该环境的所有信息,只需与环境交互便能获取自身状态的更新.如此遍历个体并迭代模拟步数即可完成基于可计算模型的仿真.我们提出这一计算模型框架的优势主要表现为:(1)能对难以用传统动力学方程组化的复杂真实环境进行充分细致刻画并给出高效率可交互的框架;(2)后续还可以进一步引入个体奖励函数构成有限马尔可夫决策过程,在没有环境所有信息的情况下,便可以进行诸如最优个体行动策略的训练,这是即使获知环境所有方程组及状态转移概率分布也难以高效求解最优策略的传统动态规划算法所无法替代的,也是使用最前沿深度强化学习算法的基础.本文建立了这样的个体与复杂环境交互模型,通过设置一个包含城市路网和可通行区域、迁入地点及收治医院等要素的真实场景,分别模拟了无干预手段和有干预手段下的COVID-19疫情发展进程,计算了公共卫生领域关心的动态参数,充分拓展了传统动力学模型所能计算模拟的场景,也为下一步针对疫情传播精细化设计和实施智能防控策略建立了可计算的框架基础.
关键词
新型冠状病毒
传播动力学
模拟仿真
城市地图
个体环境交互
Keywords
COVID-19
spreading dynamics
simulation
megapolis map
interactions among agents and environment
分类号
O29 [理学—应用数学]
O231.5 [理学—数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM神经网络的用电量预测
徐尧强
方
乐
恒
赵冬华
王凯
《电力大数据》
2017
28
下载PDF
职称材料
2
基于真实城市地图的新型冠状病毒疫情传播仿真数学模型:计算模拟与防控策略的初试研究
方
乐
恒
侯嘉文
来俊杰
靳祯
姚烨
何纳
甘中学
林伟
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2020
5
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