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基于级联神经网络的短期负荷概率预测新方法
被引量：
14
1
作者
卫志农
王丹
+1 位作者
孙国强
郑玉平
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第1期95-98,共4页
针对负荷历史数据的统计特征,提出一种基于RBPN网络和RBF网络的级联神经网络预测方法。本模型将历史负荷与其相对应的影响因素进行模式分类,由最大后验概率判别准则确定待预测日影响因素的模式,并利用其对应模式样本数据进行负荷预测。...
针对负荷历史数据的统计特征,提出一种基于RBPN网络和RBF网络的级联神经网络预测方法。本模型将历史负荷与其相对应的影响因素进行模式分类,由最大后验概率判别准则确定待预测日影响因素的模式,并利用其对应模式样本数据进行负荷预测。该算法减少了训练样本的数量,提高了预测精度,最后给出的算例证明该方法是合理有效的。
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关键词
统计特征
短期负荷预测
级联网络
径向概率神经网络
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题名
基于级联神经网络的短期负荷概率预测新方法
被引量：
14
1
作者
卫志农
王丹
孙国强
郑玉平
机构
河海大学电气工程学院
国电公司南京自动化研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第1期95-98,共4页
文摘
针对负荷历史数据的统计特征,提出一种基于RBPN网络和RBF网络的级联神经网络预测方法。本模型将历史负荷与其相对应的影响因素进行模式分类,由最大后验概率判别准则确定待预测日影响因素的模式,并利用其对应模式样本数据进行负荷预测。该算法减少了训练样本的数量,提高了预测精度,最后给出的算例证明该方法是合理有效的。
关键词
统计特征
短期负荷预测
级联网络
径向概率神经网络
Keywords
Character of statistic, short time load forecast, cascaded neural network, RBPNN
分类号
TM731 [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
基于级联神经网络的短期负荷概率预测新方法
卫志农
王丹
孙国强
郑玉平
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
14
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