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摘要：準確預測對能源的高效利用和可持續(xù)發(fā)展至關重要。現有研究多聚焦于能源價格預測，而關于中期（月度）電力生產預測的研究較少。提出一種基于零樣本遷移學習的新方法以解決此問題。首先使用包含多種時間序列數據的大規(guī)模數據集訓練NBEATS神經網絡模型，然后將此模型應用于無需額外訓練的零樣本學習場景中進行電力生產預測。（剩余3905字）
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零樣本遷移學習在電力預測中的應用
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