考慮VMD殘差量和優(yōu)化BiLSTM的短期負(fù)荷預(yù)測

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摘要：為進(jìn)一步提高短期負(fù)荷預(yù)測精度，提出了一種基于變分模態(tài)分解（VMD）并考慮VMD殘差量和改進(jìn)北方蒼鷹算法（INGO）優(yōu)化雙向長短時(shí)記憶（BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先利用VMD將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)分解為多個(gè)本征模分量（IMFs）和一個(gè)殘差量。再將各IMF和殘差量以及相關(guān)氣象參數(shù)分別構(gòu)建BiLSTM模型進(jìn)行預(yù)測。（剩余9598字）