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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于工业用电量预测技术领域，具体涉及一种基于二次分解的工业用电量预测方法；包括：对原始工业用电量数据进行预处理，得到工业用电量时间序列；采用VMD对工业用电量时间序列进行分解并使用KLD值确定VMD分解的模态数量；计算VMD分解得到的每个IMF分量的样本熵并将IMF分量划分为低复杂度序列和高复杂度序列；将高复杂度序列求和；采用CEEMDAN对求和后的序列进行分解，得到多个子序列；对多个子序列采用F检验和MI值进行筛选，将筛选后的子序列和低复杂度序列分别输入到工业用电量预测模型中，得到每个序列的预测结果；将所有序列的预测结果进行叠加，得到最终的工业用电量预测结果；本发明能够有效地消除噪声同时保留有价值的信号成分，实现更稳定、更高质量的预测结果。
主权项：1.一种基于二次分解的工业用电量预测方法，其特征在于，包括：S1：获取原始工业用电量数据并对其进行预处理，得到工业用电量时间序列；S2：采用VMD对工业用电量时间序列进行分解，得到多个IMF分量；S3：计算每个IMF分量的样本熵，根据样本熵将IMF分量划分为低复杂度序列和高复杂度序列；S4：将高复杂度序列求和，得到求和序列；采用CEEMDAN对该求和序列进行分解，得到多个子序列；S5：对多个子序列进行筛选，将筛选后的子序列和低复杂度序列分别输入到工业用电量预测模型中，得到每个序列的预测结果；S6：将所有序列的预测结果进行叠加，得到最终的工业用电量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于二次分解的工业用电量预测方法
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