【摘 要】
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为有效利用电力资源,改进电力供需结构,建立面向电力负载的短期预测模型。利用层次分析法,对负载预测的影响因素做权重筛选,优化输入参数。通过主成分分析法对样本数据进行线
【机 构】
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北京电力医院信息通讯部,西南财经大学经济信息工程学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
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为有效利用电力资源,改进电力供需结构,建立面向电力负载的短期预测模型。利用层次分析法,对负载预测的影响因素做权重筛选,优化输入参数。通过主成分分析法对样本数据进行线性组合,压缩数据,提高网络泛化能力。引入L-M算法完善反向传播(BP)算法,加快收敛速度。同时结合改进的遗传算法,自适应调整交叉变异概率,对BP神经网络的初始权重进行动态赋值。在真实数据集上的实验结果表明,相较于传统神经网络模型,提出的模型能够加快神经网络的收敛速度,同时提高预测精度,电力负载的实际值与预测值的相对误差小于3%。
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