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通過精確的電力負荷預測，智能電網可以提供比傳統電網更高效、可靠和環保的電力服務。現實生活中，電力負荷數據往往存在著與歷史數據較高的時間相關性，而傳統的神經網絡卻很少關注它。近年來，循環神經網絡（ Recurrent Neural network，RNN）由于可以很妤地捕獲在時間上距離很遠的數據之間的相關性，因此在電力負荷預測中受到越來越多的關注。但是，由于RNN特有的自循環結構，當采用隨時間的反向傳播算法（ Back-propagation Through Time，BPTT）進行網絡訓練時，隨著網絡層數的増加，很容易發生梯度消失等問題，從而導致預測精度下降。目前已有多種解決梯度消失問題的RNN架構，如長短期記憶網絡（ Long Short-term Memory，LSTM）和門控制單元（ Gated Recurrent Unit，GRU），但其復雜的內部結構會增訓練時長。為了解決上述問題，文中首先對目前流行的各種RNN架構進行了研究和分析，其次結合最新提出的 Zoneout技術，設計了一種跨時間尺度的分模抉循環神經網絡架枃，重點硏究了隱藏層模玦的隨杋更新策略，不僅有效解決了梯度消失問題，而且大幅度減少了待訓練的網絡參數。基于基準數據集和實際負載數據集的實驗結果表明，該結構可以獲得比目前流行的RNN架構更好的性能。
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