非侵入式负荷分解有哪些深度学习方法

非侵入式负荷分解常用的深度学习方法包括:

1. 神经网络模型：包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

2. 自编码器模型：自编码器是一种无监督学习方法，可以对输入数据进行编码和解码，常用的自编码器包括基本自编码器、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等。

3. 混合模型：混合模型是结合多个模型的方法，常用的混合模型包括神经网络和决策树模型、神经网络和贝叶斯模型等。

4. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的循环神经网络，可以有效地处理时间序列数据，常用于非侵入式负荷分解中。

5. 注意力机制模型：注意力机制可以帮助模型自动关注重要的数据，常用的注意力机制包括自注意力机制、全局注意力机制、局部注意力机制等。

6. 集成学习模型：集成学习可以将多个模型的预测结果进行组合，提高模型的预测能力，常用的集成学习方法包括随机森林、Adaboost、Stacking等。