【摘 要】
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本文根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和Elman神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定Elman-NN的输入维数,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,保证负荷混沌动态行为的预测精度.经预测仿真测试,证实其比传统静态前馈NN预测模型能有效地提高预测精度.因此,所研究的预测模型和方法在实际预测领域会有高的实
【机 构】
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天津大学电气自动化与能源工程学院(天津)
【出 处】
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2003年全国高等学校电力系统及其自动化专业第十九届学术年会
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本文根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和Elman神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定Elman-NN的输入维数,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,保证负荷混沌动态行为的预测精度.经预测仿真测试,证实其比传统静态前馈NN预测模型能有效地提高预测精度.因此,所研究的预测模型和方法在实际预测领域会有高的实用价值的.
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