基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测-豆柴文库

基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测.pptx

2024-10-03

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基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测.pptx

添加副标题目录PART01介绍变分模态分解分解原理和步骤在负荷预测中的应用PART02介绍复合变量选取选取方法和标准在负荷预测中的重要性PART03预测模型构建模型参数和变量模型验证和评估PART04实验数据和环境实验结果展示结果分析和讨论PART05研究结论研究局限和不足未来研究方向和展望感谢您的观看

2024-10-03

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一种基于变分模态分解和人工蜂群优化的短期电力负荷预测方法.pdf

本发明公开一种基于模态分解和群优化算法的短期电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测领域和人工智能领域，包含以下步骤：(1)负荷数据的获取(2)负荷数据的分解。(3)负荷数据的划分。(4)模型输入矩阵的构建。(5)预测模型的构建。本发明采用VMD对负荷序列进行分解，通过ABC算法对SVR的c和g参数进行寻优，构建ABC‑SVR模型对分解后的若干分量进行预测，具有较好的预测性能并且对于数据量的要求较小，具有较好的实践应用价值。

2023-06-21

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基于经验模态分解法的短期负荷分层预测.docx

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2024-10-24

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基于模态分解方法的短期电力负荷预测研究.docx

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2024-10-24

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基于变分模态分解和蝙蝠算法-相关向量机的短期风速区间预测基于变分模态分解和蝙蝠算法-相关向量机的短期风速区间预测摘要：短期风速预测在能源领域中具有重要的应用价值。为了提高短期风速预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和蝙蝠算法（BA）-相关向量机（RVM）的短期风速区间预测方法。该方法以历史风速数据作为输入，通过VMD对风速数据进行模态分解，得到多个不同频率的振动模态。然后使用BA-RVM训练模型，并通过交叉验证法选择最优模型。最后，利用训练好的模型对未来一段时间内的风速进行预测，

2024-10-23

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