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基于特征挖掘的ARIMA-GRU短期电力负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对短期电力负荷随机性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于混沌理论、变分模态分解VMD(variational modal decomposition)、整合移动平均自回归ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和门控循环单元GRU(gated recurr... 相似文献
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