【摘 要】
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为提高电力市场日前电价的预测精度，提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先，计算日前电价的随机指标（KDJ）与异同移动平均线指标（MACD），挖掘电价的内在规律信息；然后，将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM，对电力市场日前电价进行预测；最后，利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络（BPNN）、LSTM和门控循环单元网络（GRU
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目（51907138）～～；
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为提高电力市场日前电价的预测精度，提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先，计算日前电价的随机指标（KDJ）与异同移动平均线指标（MACD），挖掘电价的内在规律信息；然后，将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM，对电力市场日前电价进行预测；最后，利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络（BPNN）、LSTM和门控循环单元网络（GRU）等模型预测精度更高。
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