完整代码，可直接运行

完整代码，可直接运行

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码.zip

电力负荷预测理论MATLAB;电力负荷预测理论MATLAB;电力负荷预测理论MATLAB;电力负荷预测理论MATLAB;电力负荷预测理论MATLAB;电力负荷预测理论MATLAB.

基于VC 与MATLAB的电力负荷预测.pdf

MATLAB软件在电力负荷预测中的应用.pdf

Matlab遗传算法优化BP网络-小波神经网络电力负荷预测.zip 新人发帖，请多支持:handshake 所含文件： Figure39.jpg bppfault.m运行结果： Figure40.jpg

电力负荷预测 正在短期电力负荷预测的研究生项目中。 数据取自网站的并且在项目过程中实施了多个时间序列算法。 实施的模型： models文件夹包含在项目过程中实现的所有算法/模型： 前馈神经网络 简单移动平均线 加权移动平均 简单指数平滑 霍尔茨·温特斯 自回归综合移动平均 递归神经网络 长短期记忆单元 门控循环单位细胞 脚本： aws_arima.py ARIMA模型适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws_rnn.py RNN，LSTM，GRU符合最近2个月的数据，并预测每天的负载。 aws_smoothing.py SES，SMA，WMA适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws.py调度程序，每天00:30 IST运行上述三个脚本。 pdq_search.py用于根据最近一个月的数据对ARIMA模型的超参数进行网格搜索。 load_scra

DL∕T 1759-2017 电力负荷聚合服务商需求响应系统技术规范

为提高短期负荷预测精度，提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-样本熵 (SE)和深度信念网络(DBN)的短期负荷组合预测模型。首先利用CEEMDAN-样本熵将原始负荷序列分解为 多个特征互异的子序列，计算各子序列的样本熵，将熵值相近的子序列重组得到新序列，降低了原始非平稳序列对预测精度造成的影响并减小计算规模；随后综合考虑各新序列的周期特性和影响因素对每个新序列分别构建不同的DBN 预测模型，利用DBN 克服了浅层神经网络特征提取不充分及初始参数难确定的问题；最后将预测结果叠加得到最终预测值。仿真结果表明，该组合预测模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为1.18%和87.91 MW，相比于BP、DBN、EMD-DBN 负荷预测模型具有更高的预测精度。