一种基于多神经网络的组合负荷预测模型

被引：19

作者：

张亚军

刘志刚

张大波

机构：

[1] 西南交通大学电气化自动化研究所

来源：

电网技术 | 2006年 / 21期

关键词：

组合负荷预测; BP神经网络; RBF神经网络; 小波神经网络;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2006.21.005

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对BP神经网络、RBF神经网络和小波神经网络应用于负荷预测时所遇到的问题,提出了一种基于各种神经网络的组合预测模型。该模型为单输出的3层神经网络,即将3种神经网络的预测结果作为神经网络的输入,将实际负荷值作为神经网络的输出,使训练后的网络具有预测能力。该模型能降低单个神经网络的预测风险,提高预测精度。仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一网络模型,也高于传统的线性组合预测模型。

引用

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页数：5

共 13 条

[1] 基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测 [J].