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基于深度学习的电网短期负荷预测方法研究 下载：82 浏览：502

吴润泽1 包正睿1 宋雪莹1 邓伟2 《电力研究》 2018年5期

摘要:
深度模型通过学习一种深层非线性网络结构以实现复杂函数逼近,具有很强的自适应感知能力。本文为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于栈式自编码神经网络的深度学习预测方法。该方法结合自编码器和逻辑回归分类器构建一个多输入单输出预测模型,并将重构后的历史负荷、气象信息等数据输入到预测模型中,用栈式自编码器逐层学习并提取深层特征,最后在网络顶层连接逻辑回归模型进行短期负荷预测。实例分析表明,所提预测模型能够有效刻画日负荷变化规律,泛化能力较强,其预测精度达到96.2%,比支持向量回归和模糊神经网络两种浅层学习模型更高。

基于弗兰德斯分析系统的课堂互动行为对比研究 下载：242 浏览：2836

宋雪莹 《人工智能研究》 2022年3期

摘要:
究，分别从语言比例、教师提问与学生发言、沉寂比例、课堂气氛、技术应用以及教师语言作用等方面进行对比分析，从而发现新手教师教学课堂与部优课堂的差距，为新手教师教学提供策略建议：优化课程结构、善于启发诱导、情感的交流与反馈、善于运用技术促进教学。
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