【摘 要】
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针对电力负荷序列不平稳、随机性强，直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题，提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD）以及门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit Neural Network, GRU）融合的预测方法。首先，针对传统经验模态分
【基金项目】
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中国博士后面上基金资项目（20110491358）； 江苏大学高级人才研究项目（13DG054）；
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针对电力负荷序列不平稳、随机性强，直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题，提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD）以及门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit Neural Network, GRU）融合的预测方法。首先，针对传统经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）分解方法处理干扰信号大的序列时，存在的模态混叠问题，提出了CEEMD方法，加入互补白噪声，将原始序列分解成不同尺度的子序列输入GRU神经网络，并优化网络超参数，最终获得预测结果。通过实验证明，该方法重构误差小，预测效果好。
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