负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

发布时间：2024年01月14日

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基本介绍

提出一种分解去噪、重构分解的 CEEMDAN-VMD-BiGRU组合预测方法：
1 采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合
小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构
2 利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频率的分量
3 利用双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network）各分量进行了预测，并将预测结果进行迭代，获得完整的预测结果
4 澳大利亚某地的负荷数据作为实例分析，与传统的算法相比，验证了所提模型的有效性

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于RBF径向基神经网络的车速预测模型（多步预测，尾巴图）。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135580804
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