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1、針對電力負(fù)荷受到多因素的影響以及典型訓(xùn)練樣本選擇問題，提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的新型短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先利用小波奇異性檢測原理和軟閾值細(xì)節(jié)消噪法對原始負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除異常值預(yù)處理。其次將處理后的負(fù)荷序列利用小波變換分解為不同的頻率分量。對于每一分量，利用信息熵與主成分分析法聯(lián)合對負(fù)荷影響因素約簡；利用動態(tài)聚類法由少到多自動確定網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)和訓(xùn)練樣本集；在采用動態(tài)聚類和最小二乘初始化網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，通過蟻群算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。最后，通過
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