基于神经网络的负荷组合预测模型研究

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摘要：给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型.该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型.该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值.文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力.同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍.对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200207/6518553.html

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关键词：预测模型 神经网络 神经网 神经网络模型 cqvip 神经网络 负荷组合预测 模型 电力系统