基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测

基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测随着电力市场的逐渐开放，电价成为一个重要的市场因素，对于能源企业的运营和电力用户的用电行为都产生了很大的影响。因此，对电价的预测变得尤为重要，能够帮助电力企

基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测 随着电力市场的逐渐开放，电价成为一个重要的市场因素，对于能 源企业的运营和电力用户的用电行为都产生了很大的影响。因此，对电 价的预测变得尤为重要，能够帮助电力企业合理决策和电力用户规划用 电策略。本文提出了一种基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价 预测方法，试图通过分析历史数据，预测未来一段时间内的电价变化。 首先，我们在原始电价数据中使用小波包分解技术，将其分解成不 同频率的子波，得到多组可处理的小波系数。这种方法可以很好地处理 电价具有非线性和多周期变化的特点。我们将不同频率的子波交给不同 的长短期记忆网络模型进行预测，利用模型对电价数据的时间序列性质 进行建模。长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，它具有长期记 忆和短期记忆的特点，可以有效解决时间序列数据中长期依赖问题，因 此是适合于处理电价预测问题的模型。 具体来说，我们将历史数据划分为训练集和测试集，利用训练集训 练长短期记忆网络模型，然后用模型对测试集进行预测。我们通过计算 预测值和实际值的均方误差和平均绝对误差来评估模型的准确性。同 时，为了比较不同模型的表现，我们还使用了常见的时间序列预测评价 指标，如平均误差率、平均绝对误差率和平均绝对百分误差等。 实验结果表明，我们提出的基于小波包分解和长短期记忆网络的电 价预测方法可以取得较好的预测效果。我们与其他预测方法进行比较， (ARIMAExponential Smoothing) 包括传统的时间序列模型如和和机器学 (BPSVM) 习模型如、等，实验结果表明我们的方法可以取得更好的预测 精度。这表明小波包分解能够有效捕捉电价数据的多频率特性，长短期 记忆网络可以学习到时间序列数据的长期依赖关系，二者的结合可以更 好地处理电价预测问题。 总之，本文提出了一种新的短期电价预测方法，该方法利用小波包 分解技术处理电价时间序列数据的多频率特性，并结合长短期记忆网络