一种基于小波变换和深度置信网络的电力现货价格预测方法

本发明公开了一种基于小波变换和深度置信网络的电力现货价格预测方法，涉及电价预测领域，本发明通过识别电价主要因素，采集风力发电量、总发电量和总用电量的历史数据，并进行归一化处理。然后，利用小波变换将历史数据分解为多个频率，采用Mallat算法将电价数据分解为近似值和细小值。基于深度置信网络为参数提供初始值，通过受限玻尔兹曼机进行无监督学习预训练。探索最优网络结构后，在有监督情况下微调参数，直至损失函数最小。采用BP算法微调，提高预测准确性和效率。结合小波变换和深度置信网络优势，提升电力现货价格预测效果。