基于混合神经网络和集成学习的非侵入式负荷识别算法

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基于混合神经网络和集成学习的非侵入式负荷识别算法

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基于混合神经网络和集成学习的非侵入式负荷识别算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 选题背景	第9页
1.2 研究意义	第9-10页
1.3 研究现状	第10-13页
1.3.1 非侵入式负荷监测概述	第10-12页
1.3.2 非侵入式识别算法研究现状	第12-13页
1.4 论文的主要工作	第13-14页
1.5 论文的组织结构	第14-15页
第2章家庭用电数据集与用电特征	第15-21页
2.1 公开数据集	第15-16页
2.2 家庭用电特征	第16-20页
2.2.1 常用稳态特征	第16-18页
2.2.2 常用暂态特征	第18-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第3章基于LSTM的负荷识别技术	第21-39页
3.1 数据预处理	第21-24页
3.1.1 时域特征	第21-22页
3.1.2 频域特征	第22-24页
3.2 评价指标	第24-25页
3.2.1 准确率	第24-25页
3.2.2 查准率、查全率、F1值	第25页
3.3 人工神经网络	第25-27页
3.4 循环神经网络	第27-29页
3.4.1 循环神经网络概述	第27-28页
3.4.2 长短期记忆网络	第28-29页
3.5 初始实验及结果分析	第29-34页
3.5.1 实验思路	第29-31页
3.5.2 实验过程及结果	第31-34页
3.5.3 实验结果分析及拓展	第34页
3.6 混合神经网络模型	第34-36页
3.7 最终实验过程及结果分析	第36-38页
3.7.1 实验环境和数据准备	第36页
3.7.2 实验结果及分析	第36-38页
3.8 本章小结	第38-39页
第4章基于随机森林的非侵入式负荷识别算法	第39-48页
4.1 集成学习	第39-44页
4.1.1 集成学习概述	第39-40页
4.1.2 Boosting	第40-41页
4.1.3 Bagging与随机森林	第41-42页
4.1.4 偏差与方差	第42-44页
4.2 基于混合神经网络模型的集成学习方法	第44-46页
4.3 实验结果	第46页
4.4 本章小结	第46-48页
第5章总结与展望	第48-49页
5.1 本文工作总结	第48页
5.2 后续工作展望	第48-49页
参考文献	第49-52页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第52-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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