作者：高鑫; 胡彩娥; 王健; 丁屹峰; 马龙飞电能替代增量反馈受限玻尔兹曼机评价模型终端能源
摘要：针对电能替代终端能源评价方法中存在的效率低、精确度不高等问题,提出一种基于深度学习思想的电能替代终端能源的评价模型。重新设计最优RBM训练算法,提出增量反馈的模型优化迭代策略,优化模型训练参数的初始化赋值,提升电能替代终端能源评价效率和精确度。实验结果表明,对比其它优化算法模型,增量反馈的RBM在抽取和表现特征方面,能够很好将样本的本质特征体现出来,取得了更加高效和准确的评价结果。
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