论文研究二层分解技术在电价预测中的应用研究.pdf

针对电价波动幅度大且预测精度低的问题，提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量，变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量，所有分量采用神经网络模型进行预测，并使用纵横交叉算法对神经网络的参数进行优化，最后叠加所有子序列，得出预测电价值。仿真结果表明，所提出的模型相比其他混合模型具有更好的预测性能，且实用价值高。