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基于自适应噪声完备经验模态分解-样本熵-长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测

赵会茹 张士营 赵一航 刘红雨 邱宝红

现代电力2021,Vol.38Issue(2):138-146,9.
现代电力2021,Vol.38Issue(2):138-146,9.DOI:10.19725/j.cnki.1007-2322.2020.0329

基于自适应噪声完备经验模态分解-样本熵-长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测

Short-term Power Load Interval Prediction Based on CEEMDAN-SE-LSTM and KDE

赵会茹 1张士营 1赵一航 1刘红雨 1邱宝红1

作者信息

  • 1. 华北电力大学 经济与管理学院,北京市 昌平区 102206
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摘要

关键词

短期负荷预测/自适应噪声完备经验模态分解/长短期记忆神经网络/核密度估计

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

赵会茹,张士营,赵一航,刘红雨,邱宝红..基于自适应噪声完备经验模态分解-样本熵-长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测[J].现代电力,2021,38(2):138-146,9.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71973043) (71973043)

现代电力

OA北大核心CSTPCD

1007-2322

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