【摘 要】
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在电力市场中，价格一直受到买卖双方的广泛关注。但是，电价影响因素的不确定性给电价的预测带来难度。针对该问题，提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的
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在电力市场中，价格一直受到买卖双方的广泛关注。但是，电价影响因素的不确定性给电价的预测带来难度。针对该问题，提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的模型，用KNN算法找出历史数据中相似的数据子序列集合（最近邻），并用人工神经网络来寻找这些最近邻的最优权重，得出预测的时间序列。以美国纽约州电力市场的电价数据进行实验分析，同时比较了利用ARIMA算法以及NaiveI预测的结果，证明该方法简单、有效。
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