基于级联神经网络的短期负荷预测方法

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摘要：针对常和BP算法预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点，提出了基于RBF网络和BP网络的级联神经网络预测方法，把天气因素和历史负荷对负荷预测值的影响分开考虑，其中RBF子网络用于描述历史负荷的影响，BP子网络则对在RBF子网络中难以考虑的天气因素给出了较好的映射关系，最终将两个子网络组合为一个级联神经网络，一系列的研究算例证明该方法是快速，准确的。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91996X/200203/6124651.html

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关键词：负荷预测 预测方法 神经网络 神经网 cqvip 短期负荷预测 级联神经网络 径向基函数 电力系统