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基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测 被引量:23
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作者 张淑清 任爽 +3 位作者 陈荣飞 钱磊 姜万录 李盼 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期392-396,共5页
针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经... 针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。 展开更多
关键词 计量学 短期负荷预测 电力负荷 大数据简约 主元分析 RBF神经网络 气象因子
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