基于相空间重构理论和优化递归神经网络结合的短期负荷预测方法

发表于2005-05-11    1598人浏览    1人跟帖    总热度:190  

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内容简介

根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和优化递归神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定递归神经网络输入维数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,并按预测相点步进动态相轨迹生成;优化递归神经网络是以双重遗传算法来确定递归神经网络的隐层结构和权值,总体寻优性可抑制伪近邻点的影响,保证提高预测精度及其稳定性。

基于相空间重构理论和优化递归神经网络结合的短期负荷预测方法

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 发表于2005-05-11   |  只看该作者      

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