EMD-LSTM 算法在短期电力负荷预测中的应用
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资源说明
针对传统的负荷预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题，提出了一种基于经验模态分解( EMD) 和长短期记忆神经网络( LSTM) 相结合的负荷预测模型。该模型首先利用 EMD 算法将时间序列信号分解为数个本征模函数( IMF) 分量和趋势分量。
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