摘要：首次提出了一种基于HHT和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过EMD分解，得到一系列IMF分量及余项，通过各分量的频谱观察，针对低频IMF分量规律性及周期性强，高频分量相对较弱的特点，对低频IMF分量选择合适的预测模型直接进行预测，高频IMF采用多神经网络组合预测方法。仿真结果表明，文中提出的预测模型的精度高于任一单一模型，并且高于传统的线性组合预测模型。

关键词：hht 频谱 神经网络组合预测模型 单一模型 线性组合预测 

单位：西南交通大学电气工程学院 四川成都610031