基于互信息和LSTM的用户负荷短期预测

相对于系统级负荷,用户负荷具有基数小、波动性与随机性更强的特点,加大了用户负荷预测的难度.文章借助互信息与深度学习理论,提出了一种基于最大相关最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)和长短期记忆网络(long-short term memory networks,LSTM)的用户负荷短期预测模型.首先,采用mRMR算法对特征变量进行排序并选取合适的输入变量集合,mRMR既可以保证输入变量与目标值间互信息值最大,又使得变量间冗余性最小.接着,对选取的输入变量集合建立LSTM预测模型,LSTM能较好处理和预测延迟较长的时间序列,且不会存在梯度消失和梯度爆炸现象.最后,通过算例验证了所提算法的有效性.