一种基于序列分解和神经网络的供电成本预测方法.pdf

《一种基于序列分解和神经网络的供电成本预测方法》这篇论文深入探讨了如何利用序列分解技术和神经网络进行供电成本预测，以应对当前企业环境中精益财务管理与智慧运营的需求。该研究结合了Prophet和LSTNet两种模型，通过创新性的方法提高了成本预测的准确性和效率。 序列分解是预处理数据的关键步骤。论文中提到的Prophet模型被用于将原始的供电成本序列分解为平稳且光滑的子序列。Prophet模型是一种基于时间序列的分解方法，它可以有效地提取出季节性、趋势和其他周期性成分，从而降低复杂性并提高模型的训练效果。这种方法有助于消除数据中的噪声，使得后续的神经网络可以更专注于捕获潜在的结构和模式。 接下来，论文引入了LSTNet（长短时记忆网络）神经网络，这是一种适用于序列数据的深度学习模型，尤其擅长捕捉序列中的长期依赖和短期动态。通过在LSTNet中加入注意力机制，模型能够更有效地识别和学习序列中的不同周期性模式。注意力机制允许模型根据需要调整对不同时间步的重视程度，增强了模型对重要特征的敏感度，从而在预测非平稳成本序列时表现更佳。 该组合模型的优越性在于它不仅利用了序列分解的优势，降低了预测的复杂性，还结合了神经网络的非线性表达能力，特别是LSTNet对序列模式的捕获能力。这种结合方式使得模型能够处理具有长短周期性的复杂数据，并在实际应用中展现出良好的预测性能。 实验结果证明，所提出的模型在预测电网成本方面具有显著的准确性，这对企业进行发展规划和战略部署具有重大意义。通过精确的成本预测，企业可以更好地控制成本，优化资源配置，提高经营效率，从而在竞争激烈的市场环境中占据优势。 该研究为供电成本预测提供了一种创新的解决方案，结合了序列分解的预处理技术与神经网络的深度学习能力，有效解决了非平稳序列预测的挑战。这种方法不仅在电力行业具有应用价值，其思想也适用于其他领域中涉及复杂序列数据的预测问题。