基于CNN-GRU-ISSA-XGBoost的短期光伏功率预测

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摘要：针对光伏功率随机性及波动性大，单一预测模型往往难以准确分析历史数据波动规律，从而导致预测精度不高的问题，提出一种基于卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）和改进麻雀搜索算法（ISSA）优化的极限梯度提升（XGBoost）模型的短期光伏功率预测组合模型．首先去除历史数据中的异常值并对其进行（剩余14486字）

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