一種基于改進(jìn)級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測.doc
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一種基于改進(jìn)級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測,頁數(shù) 3 字?jǐn)?shù)2584摘要： 提出了一種改進(jìn)的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，用于電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測，并且采用基于模型逼近度和接受概率的變步長變尺度bp算法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的效率和精度，通過對實際數(shù)據(jù)的仿真表明，可用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測。關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測；級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；變步長變尺度；b...
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一種基于改進(jìn)級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測
頁數(shù) 3 字?jǐn)?shù) 2584
摘 要：
提出了一種改進(jìn)的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，用于電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測，并且采用基于模型逼近度和接受概率的變步長變尺度BP算法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的效率和精度，通過對實際數(shù)據(jù)的仿真表明，可用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測。
關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測；級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；變步長變尺度；BP算法
參考文獻(xiàn)：
[1] Henrique Steinherz Hippert，Calos Eduardo Pedreira，and Reinaldo Castro Souza.Neural Networks for Short-Term Load Forecasting：A Review and Evaluation [J].IEEE Transaction on Power Systems，2001，16（1）：45 - 55.
[2] 金海峰，熊信良，吳耀武.基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2002，26（3）：49 - 52.
[3] 趙登福，王 蒙，張講社，等.基于確定性退火方法的短期負(fù)荷預(yù)測[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2001，21（7）：1 - 8.
[4] 趙凳福，張 濤，楊增輝，等.基于GN-BFGS算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測[J].電力系統(tǒng)自動化，2003，27（4）：33 - 36.
[5] 陶小虎，黃民翔.一種基于模糊規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測方法[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2000，12（5）：37 - 54.
頁數(shù) 3 字?jǐn)?shù) 2584
摘 要：
提出了一種改進(jìn)的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，用于電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測，并且采用基于模型逼近度和接受概率的變步長變尺度BP算法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的效率和精度，通過對實際數(shù)據(jù)的仿真表明，可用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測。
關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測；級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；變步長變尺度；BP算法
參考文獻(xiàn)：
[1] Henrique Steinherz Hippert，Calos Eduardo Pedreira，and Reinaldo Castro Souza.Neural Networks for Short-Term Load Forecasting：A Review and Evaluation [J].IEEE Transaction on Power Systems，2001，16（1）：45 - 55.
[2] 金海峰，熊信良，吳耀武.基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2002，26（3）：49 - 52.
[3] 趙登福，王 蒙，張講社，等.基于確定性退火方法的短期負(fù)荷預(yù)測[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2001，21（7）：1 - 8.
[4] 趙凳福，張 濤，楊增輝，等.基于GN-BFGS算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測[J].電力系統(tǒng)自動化，2003，27（4）：33 - 36.
[5] 陶小虎，黃民翔.一種基于模糊規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測方法[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2000，12（5）：37 - 54.
