高嵌入维混沌负荷序列预测方法研究

被引：32

作者：

蒋传文

袁智强

侯志俭

张勇传

机构：

[1] 上海交通大学电力学院,上海交通大学电力学院,上海交通大学电力学院,华中科技大学水电学院上海,上海,上海,湖北省武汉市

来源：

电网技术 | 2004年 / 03期

关键词：

混沌; 负荷预测; 高嵌入维数; 关联度; 电力系统;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2004.03.006

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

现有的采用欧氏距离确定相空间最邻近点的混沌预测方法对高维混沌时间序列预测的效果不太理想,因而提出以关联度代替欧氏距离来确定相空间最邻近点的思想,同时发展了一种改善高嵌入维重构空间全局Lyapunov指数谱性状的方法。通过对短期电力负荷序列的预测,验证了当嵌入维数逐渐增大时,所提方法比现有的方法在预测精度方面有明显的提高。

引用

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共 5 条

[1]

灰色预测与决策.[M].邓聚龙著;.华中工学院出版社.1986,

[2] 基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测 [J].