基于级联神经网络的短期负荷概率预测新方法

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摘要：针对负荷历史数据的统计特征,提出一种基于RBPN网络和RBF网络的级联神经网络预测方法.本模型将历史负荷与其相对应的影响因素进行模式分类,由最大后验概率判别准则确定待预测日影响因素的模式,并利用其对应模式样本数据进行负荷预测.该算法减少了训练样本的数量,提高了预测精度,最后给出的算例证明该方法是合理有效的.http://www.cqvip.com//QK/94183X/200501/12093899.html

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关键词：神经网络 新方法 神经网 cqvip 影响因素 统计特征 短期负荷预测 级联网络 径向概率神经网络