传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络，而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题，影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络，在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力，在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性，在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测，实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。

1. 数据预处理 2 2. 模型搭建 4 3. 训练与验证 5 4. 结果分析 8 5. 总结 10 1. 数据预处理 2. 模型搭建 3. 训练与验证 4.

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

为凸显负荷波动的随机性、周期性和相关趋势，通过探求负荷变化机理显著提升预测精度，提出了一种基于EMD的负荷波动机理研究方法。首先对负荷进行EMD分解，得到随机、周期和趋势分量；然后分析各分量的变化规律与候选影响因素的关联关系，推导负荷变化机理，提取时标特征值；最后进行特征的去冗余。该方法创新点是能提取出特征值的时标特性。以广东省负荷数据集作为预测案例研究，对比实验研究结果表明了所提方法的有效性。

电力系统短期负荷预测：输入每小时ENTSO-E负载，输入ENTSO-E每小时负荷、天气和风度 Models NRMSE MAE MAPE HMM 0.255 1058.75 0.148 ARIMA 0.198 807.97 0.108 DWT-ARIMA 0.0805 565.91 0.0876

WOA+BILSTM+注意力机制电力系统短期负荷预测 python tensorflow2.x运行环境 numpy pandas sklearn 包含负荷数据 bp神经网络 lstm bilstm WOA+bilstm+lstm+bp优化的预测结果图 以及各预测结果与真实值的对比图

【SVM预测】基于SVM实现电力系统短期负荷预测含Matlab源码.zip

该程序以matlab为基础通过对历史气候数据进行模糊聚类，提取相似日负荷构成样本数据并进行小波分解，利用改进的PSO-RVM算法对各小波分量进行预测和叠加，以得到预测日负荷序列的均值和概率模型。