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申请/专利权人：华北电力大学(保定)
摘要：一种适用于非侵入式用户负荷数据监测分析方法，所述方法从数据和模型两方面对分解算法进行优化，在数据方面，对输入的数据和标签分别进行标准化和归一化数据操作，消除量纲对结果的影响，使用数据生成器对数据进行批量短序列划分，增强了邻域特征并减少了软硬件资源消耗；在模型方面，以门循环单元为基础进行构建降低模型复杂度和参数量，采用RMSProp算法优化加快了模型训练速度并提高了模型分解效果。本发明保存了数据原始的一维结构，使得模型可以提取到更充分的特征信息，通过对总负荷功率进行标准化，对分电器数据进行归一化的处理以及使用GBRM模型回归预测分解效果，在保证高效回归预测的同时，降低了模型对软硬件资源的要求。
主权项：1.一种适用于非侵入式用户负荷数据监测分析方法，其特征在于，所述方法从数据和模型两方面对分解算法进行优化，在数据方面，对输入的数据和标签分别进行标准化和归一化数据操作，保留更多特征信息和消除量纲对结果的影响，使用数据生成器对数据进行批量短序列划分，增强了邻域特征并减少了软硬件资源消耗；在模型方面，端到端GBRM模型减少了复杂的中间建模过程，减少了人为标注的工作量，以门循环单元为基础进行构建降低模型复杂度和参数量，采用RMSProp算法优化加快了模型训练速度并提高了模型分解效果。
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百度查询： 华北电力大学(保定) 一种适用于非侵入式用户负荷数据监测分析方法
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