基于SSA-LSTM模型的短期电力负荷预测 赵婧宇;池越;周亚同 【期刊名称】《电工电能新技术》 【年(卷),期】2022(41)6 【摘要】电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(...