一种基于改进级联神经网络的短期负荷预测.doc
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一种基于改进级联神经网络的短期负荷预测,页数 3 字数2584摘要： 提出了一种改进的级联神经网络方法，用于电力系统的短期负荷预测，并且采用基于模型逼近度和接受概率的变步长变尺度bp算法提高神经网络本身的效率和精度，通过对实际数据的仿真表明，可用于电力系统短期负荷预测。关键词：短期负荷预测；级联神经网络；变步长变尺度；b...
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一种基于改进级联神经网络的短期负荷预测
页数 3 字数 2584
摘 要：
提出了一种改进的级联神经网络方法，用于电力系统的短期负荷预测，并且采用基于模型逼近度和接受概率的变步长变尺度BP算法提高神经网络本身的效率和精度，通过对实际数据的仿真表明，可用于电力系统短期负荷预测。
关键词：短期负荷预测；级联神经网络；变步长变尺度；BP算法
参考文献：
[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，吴耀武.基于级联神经网络的短期负荷预测方法[J]. 电网技术，2002，26（3）：49 - 52.
[3] 赵登福，王 蒙，张讲社，等.基于确定性退火方法的短期负荷预测[J].中国电机工程学报，2001，21（7）：1 - 8.
[4] 赵凳福，张 涛，杨增辉，等.基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测[J].电力系统自动化，2003，27（4）：33 - 36.
[5] 陶小虎，黄民翔.一种基于模糊规则和神经网络的负荷预测方法[J].电力系统及其自动化学报，2000，12（5）：37 - 54.
页数 3 字数 2584
摘 要：
提出了一种改进的级联神经网络方法，用于电力系统的短期负荷预测，并且采用基于模型逼近度和接受概率的变步长变尺度BP算法提高神经网络本身的效率和精度，通过对实际数据的仿真表明，可用于电力系统短期负荷预测。
关键词：短期负荷预测；级联神经网络；变步长变尺度；BP算法
参考文献：
[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，吴耀武.基于级联神经网络的短期负荷预测方法[J]. 电网技术，2002，26（3）：49 - 52.
[3] 赵登福，王 蒙，张讲社，等.基于确定性退火方法的短期负荷预测[J].中国电机工程学报，2001，21（7）：1 - 8.
[4] 赵凳福，张 涛，杨增辉，等.基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测[J].电力系统自动化，2003，27（4）：33 - 36.
[5] 陶小虎，黄民翔.一种基于模糊规则和神经网络的负荷预测方法[J].电力系统及其自动化学报，2000，12（5）：37 - 54.
