一种基于深度置信网络的多行业能源需求预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度置信网络的多行业能源需求预测方法，涉及深度学习技术领域。本发明针对深度置信网络初始权重容易出现局部最优解情况，借由粒子群算法对初始权重进行优化寻求最优权重，采用经粒子群优化后的深度置信网络对聚类后的每个类别进行回归预测，求取最优权重；最后对选取的待预测年进行判断，确定其所属行业类别，通过粒子群优化后的深度置信网络模型得到供电区域内各种行业能源需求总量。本发明能够降低建模的工作量，对预测模型的初始权重进行优化，避免陷入局部最优解以及过拟合情况。