【摘 要】
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用于考虑多个相关因素影响的负荷预测时,偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)通过提取影响负荷的自变量集的主成分,克服了自变量间多重相关性对于负荷建模
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用于考虑多个相关因素影响的负荷预测时,偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)通过提取影响负荷的自变量集的主成分,克服了自变量间多重相关性对于负荷建模带来的不利影响,具有对模型解释能力强的优点。但PLSR也有其自身的弱点,如自变量系统中可能存在与因变量无关的正交数据信息,而影响模型的预测精度。基于PLSR算法和BP神经网络的特性,建立了一种PLSR-BP神经网络模型,该模型对原PLSR建模过程中产生的权值和回归系数进行修正,仿真研究结果证明了该方法的正确性和有效性。
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