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EMD-LSTM 算法在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.rar

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針對(duì)傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法不能充分利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題，提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解( EMD) 和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( LSTM) 相結(jié)合的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型首先利用 EMD 算法將時(shí)間序列信號(hào)分解為數(shù)個(gè)本征模函數(shù)( IMF) 分量和趨勢(shì)分量。
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