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基于多变量加权一阶局域混沌预测模型优化及应用
被引量：
6
1
作者
张淑清
刘子玥
+3 位作者
何泓运
任爽
张立国
姜万录
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-82,共6页
鉴于实际应用中多变量因素对混沌预测的影响,提出了多变量时间序列相空间重构方法,以此为基础建立多变量加权一阶局域混沌预测模型。引入等概率符号化极大联合熵求取延迟时间、最小香农熵法求取嵌入维数,实现多变量混沌预测模型子序列重...
鉴于实际应用中多变量因素对混沌预测的影响,提出了多变量时间序列相空间重构方法,以此为基础建立多变量加权一阶局域混沌预测模型。引入等概率符号化极大联合熵求取延迟时间、最小香农熵法求取嵌入维数,实现多变量混沌预测模型子序列重构;对实际序列采用区间邻近点法确定预测中心点的邻近点,避免产生伪邻近点;最后用关联分析确定观测变量。将该模型应用于短期电力负荷预测,分析气温等影响因素与电力负荷的相关程度,引入气温时间序列作为另一观测变量,实验证明相对于单变量预测方法提高了预测精度。
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关键词
计量学
短期电力负荷预测
加权一阶局域法
混沌预测
模型优
化
等概率符号化
极大联合熵
香农熵
多变量预测
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职称材料
题名
基于多变量加权一阶局域混沌预测模型优化及应用
被引量：
6
1
作者
张淑清
刘子玥
何泓运
任爽
张立国
姜万录
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-82,共6页
基金
国家自然科学基金(61077071
51475405)
+3 种基金
河北省自然科学基金(F2016203496
F2015203413
F2015203392)
河北省高层次人才项目(A2016002032)
文摘
鉴于实际应用中多变量因素对混沌预测的影响,提出了多变量时间序列相空间重构方法,以此为基础建立多变量加权一阶局域混沌预测模型。引入等概率符号化极大联合熵求取延迟时间、最小香农熵法求取嵌入维数,实现多变量混沌预测模型子序列重构;对实际序列采用区间邻近点法确定预测中心点的邻近点,避免产生伪邻近点;最后用关联分析确定观测变量。将该模型应用于短期电力负荷预测,分析气温等影响因素与电力负荷的相关程度,引入气温时间序列作为另一观测变量,实验证明相对于单变量预测方法提高了预测精度。
关键词
计量学
短期电力负荷预测
加权一阶局域法
混沌预测
模型优
化
等概率符号化
极大联合熵
香农熵
多变量预测
Keywords
metrology
short-term load forecasting
weighted one-rank local region method
chaos prediction
model optimization
equal probability symbolization
maximum joint entropy
Shannon entropy
muhivariable prediction
分类号
TB971 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变量加权一阶局域混沌预测模型优化及应用
张淑清
刘子玥
何泓运
任爽
张立国
姜万录
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018
6
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参考文献
引证文献
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