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基于经验模态分解的多模型融合售电量预测模型
作者姓名:张强  欧渊  沈晓东  唐冬来
摘    要:售电量预测的精度是影响售电公司利润的一个重要因素.传统售电量预测方法难以解决售电量数据序列的趋势性、周期性与随机性等问题.为此,本文提出一种多模型融合的售电量预测方法.首先,采用基于经验模态分解方法将日和月度售电量分解为高、中、低频分量,构建三种独立的基模型,分别对不同频分量进行预测;然后,基于历史数据和同期的外部因素...

关 键 词:经验模态分解  多模型融合  售电量预测  深度学习
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