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摘要：本发明涉及电网管理技术领域，且公开了一种基于CEEMDAN‑VMD‑DBO‑TCN‑Attention的谐波预测方法，包括以下步骤：S1、对原始数据进行分析，使用等深分箱方法对数据中所出现的噪音值和异常值进行处理；S2、使用CEEMDAN‑VMD方法对预处理数据进行分解，得到多个平稳的固有模态分量IMF；S3、多个平稳模态分量IMF分别输入DBO‑TCN‑Attention模型当中，使用DBO‑TCN‑Attention模型对分量进行计算、分析及预测；S4、选取误差评价函数对得到的数据进行误差计算。本发明适用于电网谐波数据预测,所设计的预测模型通过分解降噪后进行预测，而可以显著提高谐波数据预测准确性。同时为提高调参效率，提升模型性能，引入DBO算法对网络超参数进行优化，最终可以使得相关网格参数在不同环境下均为最优。
主权项：1.一种基于CEEMDAN-VMD-DBO-TCN-Attention的谐波预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始数据进行分析，使用等深分箱方法对数据中所出现的噪音值和异常值进行处理；S2、使用CEEMDAN-VMD方法对预处理数据进行分解，得到多个平稳的固有模态分量IMF；S3、多个平稳模态分量IMF分别输入DBO-TCN-Attention模型当中，使用DBO-TCN-Attention模型对分量进行计算、分析及预测；S4、选取误差评价函数对得到的数据进行误差计算。
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百度查询： 华北电力大学(保定) 一种基于CEEMDAN-VMD-DBO-TCN-Attention的谐波预测方法
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