【摘 要】
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为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司温州供电公司,国网浙江省电力有限公司,华北电力大学经济与管理学院,中国电力财务有限公司
【基金项目】
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国网浙江省电力有限公司科技项目(5211WZ1900RN)。
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为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(em
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