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基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究的任务书
任务描述：本任务旨在利用小波变换和神经网络技术对短期负荷进行预测研究。其中，小波变换可用于分析负荷变化的规律性和特征，神经网络则可用于实现负荷预测模型的建立和训练。
任务步骤：
1.查阅短期负荷预测研究相关文献并进行综述，了解目前短期负荷预测研究的现状和发展趋势。
2.学习小波变换原理和方法，掌握小波变换在负荷预测中的应用。
3.学习神经网络原理和方法，掌握神经网络在负荷预测中的应用。
4.基于所学知识，选择适合的小波变换和神经网络模型，建立短期负荷预测模型。
5.收集相关数据，包括历史负荷数据、气象数据等，对模型进行训练和测试，并进行模型优化和调整。
6.验证模型的预测效果，评估模型的准确性和稳定性，提供应用建议和理论支撑。
任务成果：
1.短期负荷预测综述报告，包括研究现状、发展趋势、存在问题和解决方案等。
2.小波变换和神经网络模型的建立和训练代码及实验数据。
3.针对研究数据进行的模型预测结果及分析报告，包括模型优化和调整过程。
4.论文或技术报告，总结研究过程和成果，提供应用建议和理论支撑，阐明研究价值。
任务难点：
1.如何选取适合的小波基函数以及构建适合的小波变换模型。
2.如何选择适合的神经网络结构，并对网络参数进行优化。
3.如何有效地收集和处理负荷数据，提高研究数据的质量和可用性。
4.如何提高预测精度和稳定性，提供更好的短期负荷预测结果和应用效果。