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文档简介

基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究

摘要：

夜经济的兴起带动了夜间电力消费的增长，对于电力供应商来说，准确地对夜经济电力商户进行分类具有重要意义。本文提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型，以提高电力供应商对夜间电力需求的预测精度。首先，使用小波分解对夜经济电力需求信号进行特征提取，得到不同频率尺度的能量特征。然后，利用LSTM模型对提取的能量特征进行分类建模。最后，通过实验验证了所提出模型的有效性和准确性。

关键词：夜经济；小波分解；LSTM；电力商户分类模型

1.引言

夜经济作为一种新兴的经济形态，对电力供应商的电力消费和供应节奏提出了全新的要求。夜经济场所，如酒吧、夜总会、娱乐场所等，在夜间的电力需求量明显增加。因此，准确地对夜经济电力商户进行分类，对于电力供应商提高电力供应的效率、应对夜经济需求具有重要意义。

2.相关工作

目前，夜经济电力商户分类研究主要集中在传统的统计分析方法上。例如，通过计算夜经济场所的用电量、用电功率等指标，然后利用聚类分析方法对其进行分类。然而，这种方法的分类精度较低，且易受到噪声和异常数据的影响。

3.方法

本文提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型。具体步骤如下：

3.1小波分解

首先，对夜经济电力需求信号进行小波分解，以获取不同频率尺度的能量特征。小波分解是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同尺度的子信号。通过对夜经济电力需求信号进行小波分解，可以从不同频率尺度上提取重要的特征信息。

3.2特征提取

利用小波分解得到的子信号，计算其能量特征。在本文中，我们选取了每个子信号的能量作为特征，并且对其进行归一化处理。

3.3LSTM模型

利用LSTM模型对提取的能量特征进行分类建模。LSTM是一种循环神经网络模型，可以建模短期和长期记忆，并具有自适应记忆能力。通过LSTM模型，可以捕捉夜经济电力需求信号的时间序列特征，提高分类的准确性。

4.实验与结果

为了验证所提出的夜经济电力商户分类模型的有效性，我们收集了多个夜经济场所的电力需求数据，并进行实验测试。通过与传统的统计分析方法进行比较，实验结果表明，所提出的模型在夜经济电力商户分类上具有较高的准确性和稳定性。

5.结论与展望

本文提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型，以提高电力供应商对夜间电力需求的预测精度。通过实验证明，所提出的模型能够有效地分类夜经济电力商户，并且具有较高的准确性。未来的研究可以进一步改进模型的算法和结构，提高分类的性能和效率。

本文基于小波分解和LSTM模型提出了一种夜经济电力商户分类模型，用于提高电力供应商对夜间电力需求的预测精度。实验结果表明，所提出的模型在夜经济电力商户分类上具有较高的准确性和稳定性。通过对夜经济电力需求信号进行小波分解，可以从不同频率尺度上提取重要的特征信息。利用LSTM模型对提取的能量特征进行分类建模，可以捕捉夜经济电力需求信号的时间序列特征，提高分类的准确性。未来的研究可以

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