基于回归分析与神经网络的短期负荷预测

被引：5

作者：

王黎明 ^{[1
]}

王艳松 ^{[1
]}

魏志远 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国石油大学信息与控制工程学院

[2] 华北油田采油五厂

来源：

关键词：

短期负荷预测; 回归分析; RBF网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

摘要：

针对电力系统短期负荷预测中神经网络输入变量选择与网络训练问题,提出了一种基于回归分析与神经网络相结合的短期负荷预测方法,利用回归分析选择神经网络的输入变量,利用遗传算法训练神经网络。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。

引用

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