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提出一种将混沌时间序列和神经网络相结合的短期负荷预测方法，利用混沌理论重构相空间的吸引子，然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化，同时利用空间欧氏距离来选取神经网络的输入样本，实例预测结果表明所提出方法的有效性和可行性．
基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测
【摘 要】
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提出一种将混沌时间序列和神经网络相结合的短期负荷预测方法，利用混沌理论重构相空间的吸引子，然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化，同时利用空间欧氏距离来选取神经网络的
【机 构】
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广西大学电气工程学院
【出 处】
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长沙电力学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年4期
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