VMDNet

新的VMDNet框架改进电力需求预测

研究人员开发了VMDNet，一种用于电力需求预测的新框架，解决了现有变分模态分解（VMD）方法中的时间泄露和超参数调整问题。VMDNet框架使用逐样本VMD来防止时间泄露，采用频率感知嵌入和时间卷积网络来高效学习分解模态，并结合受Stackelberg博弈启发的双层优化方案来选择VMD超参数。在三个数据集上的实验结果表明，VMDNet的表现优于当前最先进的预测基线。