【摘 要】
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为提高负荷预测精度,将主成分回归（PCR）、偏最小二来回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）相结合,分别建立基于PCR和PLSR及与神经网络耦合的年用电量预测模型.结果表明,以PCR和PLSR
【基金项目】
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2011年度常州工学院科研项目（YN1052）
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为提高负荷预测精度,将主成分回归（PCR）、偏最小二来回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）相结合,分别建立基于PCR和PLSR及与神经网络耦合的年用电量预测模型.结果表明,以PCR和PLSR方法提取成分作为神经网络的输入,以实际用电量作为输出,建立的PC-BPNN和LV-BPNN非线性预测模型拟合优度优于PCR和PLSR线性预测模型.从检验四个预测模型的预测效果看,线性预测模型的预测值均高于实际值,非线性预测模型的预测值均低于实际值.
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