相空间重构和混沌神经网络融合的短期负荷预测研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：该文首次提出基于PSRT和ICNN融合的电力系统STLF模型,所构造的ICNN预测模型对负荷初值和混沌轨迹的游动性有很强的敏感性,可表征复杂的动力学行为和具有全局寻优的性能,以PSRT确定ICNN输入维数,训练样本集按预测相点步进动态相轨迹和最近邻点集原理形成的,可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力;文中用遗传算法作为ICNN的学习算法,对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定的提高预测精度,且有较高的适应能力,为将基于PSRT和ICNN融合的电力系统STLF方法用于实际运行系统在理论上取得了有效的进展.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200401/9218261.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：负荷预测 神经网络 神经网 相空间 cqvip 电力系统 短期负荷预测 混沌 神经网络 相空间重构

thanks