基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型

基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型是一种利用EMD-PCA-LSTM算法进行光伏输出功率预测的模型。该模型首先使用经验模态分解(EMD)方法对光伏功率数据进行分解，将其分解为多个固有模态函数(IMF)和一个趋势函数。然后，利用主成分分析(PCA)方法对得到的IMF进行降维处理，选取其中的主要成分作为输入特征。最后，使用长短期记忆(LSTM)神经网络对选取的特征进行训练和预测，得到光伏功率的预测结果。该模型在考虑了光伏发电功率的主要环境因素的基础上，能够有效地预测光伏输出功率的不稳定性和间歇波动特点。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率回归预测模型论文复现——附代码](https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/129176044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/128880698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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