基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型.pptx
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基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型.pptx
,目录PartOnePartTwoEMD的基本原理EMD在短期电价预测中的应用EMD在处理非线性和非平稳数据方面的优势EMD的局限性PartThreeLSTM的基本原理LSTM在时间序列预测中的优势LSTM的结构和训练过程LSTM在电价预测中的应用PartFour模型构建过程特征提取与处理模型训练与优化预测结果评估PartFive实际电价数据的收集和处理模型在电价预测中的表现模型预测结果的比较和分析模型应用的限制和改进方向PartSix基于EMD与LSTM的短期电价预测模型的优势和贡献对未来研究的建议和展
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基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型摘要:电价的短期预测对于电力市场的交易和调度具有重要意义。然而,受到供需情况、天气变化、政策调整等多种因素的影响,电价的波动性较大,预测难度较大。针对这一问题,本文提出了基于经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)与长短期记忆神经网络(LongShort-TermMemoryNetwork,LSTM)的短期电价预测模型。通过EMD方法将原始电价序列分解为多个固有模态函
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