为了探究离群值对月度负荷预测效果的影响,本文建立了计及离群值影响的季节性ARIMA月度负荷预测模型(regARIMA),选择了广东等5省(......

考虑到实际电力负荷预测中各数据的重要程度并不相同,在标准最小二乘支持向量机回归算法的训练样本中设置权值系数,建立了加权最小......

为探究离群值对月度负荷预测效果的影响,建立计及离群值影响的季节性 ARIMA 月度负荷预测模型（regARIMA）,选择 1999-2017 年北京、甘......

月度负荷具有增长和波动二重趋势.作者首次提出以纵向历史数据为原始序列,用灰色预测模型进行增长趋势预测;以横向历史数据为原始......

介绍了小波分析原理及多尺度分析法。根据月度负荷的增长和波动趋势，利用多尺度分析法将月度负荷序列进行分解，采用灰色理论法和神经......

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为了提高月度负荷预测精度,提出了基于X-12-ARIMA季节调整模型的月度负荷预测方法。首先在季节调整前,消除原始负荷中离群值、工作......