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电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究
被引量：
12
1
作者
汪克亮
杨力
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第28期225-227,共3页
电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其...
电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其他预测模型进行了比较,该模型明显提高了电力需求预测的精度。仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性。同时,该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具。
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关键词
电力需求预测
非线性回归组合神经网络
二重趋势性
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职称材料
题名
电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究
被引量：
12
1
作者
汪克亮
杨力
机构
天津大学管理学院
安徽理工大学经济与管理学院
中国科学技术大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第28期225-227,共3页
基金
安徽省高校青年教师科研资助计划项目No.2004jq143~~
文摘
电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其他预测模型进行了比较,该模型明显提高了电力需求预测的精度。仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性。同时,该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具。
关键词
电力需求预测
非线性回归组合神经网络
二重趋势性
Keywords
power demand forecasting
non-linear regression combined neural network
double trend
分类号
TM174 [电气工程—电工理论与新技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究
汪克亮
杨力
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
12
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