基于CEEMDAN和HBA-BiGRU-SelfAttention的短期负荷预测

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摘要 针对电力负荷数据存在非线性、时序性等多方面因素导致的预测精度不足等问题，本文提出一种基于CEEMDAN和HBA-BiGRU-SelfAttention的短期负荷预测模型.首先，采用随机森林（RF）算法对气象因素进行特征提取，在保证数据特征的同时，降低数据的复杂度；其次，采用自适应噪声（剩余20630字）

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