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基于经验模态分解和深度神经网络的负荷预测方法及系统.pdfVIP

基于经验模态分解和深度神经网络的负荷预测方法及系统.pdf

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    本发明公开了一种基于经验模态分解和深度神经网络的负荷预测方法及系统。先采集一时间序列的初始用电负荷数据；再对初始用电负荷数据进行经验模态分解，得到一系列固有模态函数和残差；将固有模态函数和残差转换为数据矩阵；再将数据矩阵输入到卷积神经网络模型中，得到特征向量；将特征向量和一时间序列的初始用电负荷数据输入到长短期记忆网络模型中，得到预测的电力负荷数据。本发明通过经验模态分解将初始用电负荷数据分解成具有不同特征尺度的本质模态函数，使负荷数据的周期性更为明显，强化了卷积神经网络和长短期记忆网络的特征提

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112803398 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110024109.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

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