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基于小波与DBN的负荷预测模型
被引量：
6
1
作者
田庆安
郭玉锦
王文涛
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期110-114,共5页
针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DB...
针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.
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关键词
负荷预测
小波降噪
BP
深度置信网络
组合模型
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职称材料
题名
基于小波与DBN的负荷预测模型
被引量：
6
1
作者
田庆安
郭玉锦
王文涛
机构
河南省交通运输厅高速公路洛阳管理处
轻工业钟表研究所
西安天和防务技术股份有限公司
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期110-114,共5页
文摘
针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.
关键词
负荷预测
小波降噪
BP
深度置信网络
组合模型
Keywords
load prediction
wavelet de-noising
BP
deep belief network
combined model
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波与DBN的负荷预测模型
田庆安
郭玉锦
王文涛
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2017
6
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