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| 基于SA-DBN的超短期电力负荷预测 | |
| 作者姓名： | 刘东 周莉 郑晓亮 |
| 作者单位： | 安徽理工大学,电气与信息工程学院,安徽 淮南232001 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划;创新基金 |
| 摘 要： | 针对超短期电力负荷预测,提出一种使用集合经验模态分解与样本熵对原始数据预处理,再用模拟退火算法优化深度置信网络的组合模型进行预测.为了减小时间序列数据因自相关性导致预测值滞后于真实值,对原始序列采用EEMD分解,根据各序列的SE值将序列重构,再使用SA对DBN各隐含层节点数寻优构成的SA-DBN模型对重构后的序列分别预... |
| 关 键 词： | 超短期电力负荷预测 集合经验模态分解 样本熵 模拟退火算法 深度置信网络 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |