TY -的A2 -德,彼得罗盟-李,彩条盟——钱,Zijie盟——他,Ting PY - 2020 DA - 2020/02/25 TI -短期负荷预测和改善CEEMDAN GWO-Based多个内核榆树SP - 1209547六世- 2020 AB -短期负荷预测(STLF)是一个重要的和具有挑战性的任务权力——或者研究公司。最近的研究表明,一个框架称为“分解和合奏”能源预测的是非常强大的。改善STLF的有效性,提出了一种新颖的方法将改进后的完整的集成经验模态分解与自适应噪声(ICEEMDAN),灰太狼优化(拥有),和多个内核极端学习机(MKELM),即ICEEMDAN-GWO-MKELM STLF,遵循这个框架。拟议中的ICEEMDAN-GWO-MKELM由三个阶段组成。首先,复杂的原始负荷数据分解为几个相对简单的由ICEEMDAN组件。第二,MKELM单独用于预测每个分解组件。具体来说,我们使用拥有来优化重量和每一个内核在极端的学习机器的参数,提高预测能力。最后,所有的组件都是聚合的结果作为最终的预测结果。大量实验表明,ICEEMDAN-GWO-MKELM可以胜过几个先进的预测方法的一些评估标准,表明STLF ICEEMDAN-GWO-MKELM非常有效。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/1209547——10.1155 / 2020/1209547 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性