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基于量子和声优化的改进DMSFE组合模型及在中长期电量预测中的应用
被引量：
12
1
作者
孙伟
常虹
赵巧芝
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第21期66-73,共8页
为了最大限度利用单项模型预测信息,减少模型选择的风险,给出了一种基于量子和声搜索算法(QHS)的改进DMSFE组合预测方法(QHS-IDMSFE)。考虑时点差异和模型差异,将DMSFE模型中的折现因子β扩展为矩阵形式。并采用量子编码和声库,利用态...
为了最大限度利用单项模型预测信息,减少模型选择的风险,给出了一种基于量子和声搜索算法(QHS)的改进DMSFE组合预测方法(QHS-IDMSFE)。考虑时点差异和模型差异,将DMSFE模型中的折现因子β扩展为矩阵形式。并采用量子编码和声库,利用态叠加增加和声库中每个和声携带的信息量,提高算法的寻优能力,以达到在保证MAPE目标函数最小前提下通过QHS算法寻优确定出最优β矩阵形式,进而确定单项模型的组合权重。采用两个地区年用电量数据对提出的模型进行验证,结果显示该组合方法能有效提高预测精度且适用于中长期电量预测。同时能够实现矩阵β的智能寻优,并保证预测误差最小。
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关键词
量子和声搜索算法
折现因子
组合预测模型
电量预测
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职称材料
题名
基于量子和声优化的改进DMSFE组合模型及在中长期电量预测中的应用
被引量：
12
1
作者
孙伟
常虹
赵巧芝
机构
华北电力大学经济管理系
华东理工大学信息科学与技术学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第21期66-73,共8页
基金
国家自然科学基金(71071052)
教育部中央高校基金(12MS137)~~
文摘
为了最大限度利用单项模型预测信息,减少模型选择的风险,给出了一种基于量子和声搜索算法(QHS)的改进DMSFE组合预测方法(QHS-IDMSFE)。考虑时点差异和模型差异,将DMSFE模型中的折现因子β扩展为矩阵形式。并采用量子编码和声库,利用态叠加增加和声库中每个和声携带的信息量,提高算法的寻优能力,以达到在保证MAPE目标函数最小前提下通过QHS算法寻优确定出最优β矩阵形式,进而确定单项模型的组合权重。采用两个地区年用电量数据对提出的模型进行验证,结果显示该组合方法能有效提高预测精度且适用于中长期电量预测。同时能够实现矩阵β的智能寻优,并保证预测误差最小。
关键词
量子和声搜索算法
折现因子
组合预测模型
电量预测
Keywords
quantum harmony search algorithm
discounting factor
combination forecasting method
electricity consumption forecasting
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于量子和声优化的改进DMSFE组合模型及在中长期电量预测中的应用
孙伟
常虹
赵巧芝
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014
12
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