各种负荷预测的论文，都是SCI，可以用来学习的（EEMD）

资 源 简 介

各种负荷预测的论文，都是SCI，可以用来学习的（EEMD）

详 情 说 明

负荷预测是电力系统规划与运营中的关键技术，其中基于EEMD（集合经验模态分解）的方法近年来在SCI论文中备受关注。这类研究通常结合信号处理与机器学习技术，通过分解负荷序列的高低频成分来提升预测精度。

高质量SCI论文的典型研究路径包括：首先采用EEMD处理非平稳负荷数据，将原始序列分解为多个相对平稳的IMF分量；然后针对不同频率分量构建LSTM、XGBoost等预测模型；最后通过重构各分量结果获得最终预测值。部分创新研究还会引入注意力机制或混合优化算法来改进模型性能。

值得深入研读的论文方向包括：EEMD参数优化对分解效果的影响研究、多尺度特征融合策略比较、以及结合新型神经网络架构的混合模型设计。这些文献不仅能系统学习负荷预测方法，还能掌握信号处理与AI结合的典型范式。