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本发明针对现有的短期负荷预测方法都存在预测方法较为单一，预测精度不高的问题，提供一种基于频域分解及人工智能算法的短期负荷预测方法。该方法，包括：用频域分解算法对原始负荷数据的负荷时间序列进行分解，获得日周期分量、周周期分量、低频分量和高频分...
该专利属于安徽大学所有，仅供学习研究参考，未经过安徽大学授权不得商用。

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