[发明专利]基于EEMD-CNN+SAE-RFR混合算法的日前电价预测方法在审
| 申请号： | 202110944777.3 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113657937A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 沈艳霞;谭永强;陆欣 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 王广浩 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EEMD‑CNN+SAE‑RFR混合算法的日前电价预测方法，其包括步骤：A、将历史电价及其影响因素原始数据联合构成当前预测日d的原始特征时序矩阵；B、对所述原始特征时序矩阵进行数据预处理；C、利用集合经验模态分解将经过预处理的原始特征序列矩阵分解成多个多频率的模态分量，并根据频率的高低联合子序合并为多个多频率二维特征矩阵；D、通过基于卷积神经网络‑堆叠自编码器的深度学习网络模型对各频次的二维特征矩阵进行预测，并根据频率的高低输出多个多频率的预测时间序列子项；E、利用随机森林回归算法将所有预测时间序列子项进行重构拟合，得到电价最终预测值。本发明具有准确度高、模型学习收敛速度快、结果稳定性好的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 eemd cnn sae rfr 混合 算法 日前 电价 预测 方法 | ||
【主权项】：
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