基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测

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摘 要：电价预测对于国家电力市场的销售价格，电力调度和市场波动管理具有重要意义，但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性，提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（ICEEMDAN），贝叶斯优化（BO）和长短时记忆网络（LSTM）的短期电价预测模型.ICEEMDAN（剩余10903字）

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