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.

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

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附数据；使用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测 完整程序

电力系统短期电力负荷预测数据集（时间间隔1h，4.8w多条数据）2015-2020 特征包括：天气变量，如气温、相对湿度、降水量和风速。

特征包括：天气变量，如气温、相对湿度、降水量和风速。数据集来源CND

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

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 SVR 0.0409 146.80 0.0210 GPR 0.0435 162.34 0.0232 FFNN 0.0504 200.59 0.0282 Clustering 0.0684 271.51 0.0384 LSTM 0.0451 167.85 0.0239 Seq2Seq 0.0424 153.74 0.0219 DBN 0.0434 162.38 0.0232 RFR 0.0411 154.94 0.0221 GDRT 0.0424 157.87 0.0225 XGBoost 0.0418 154.14 0.0219

电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）