基于MPCA-RBFNN的神经网络在中长期电力负荷预测中的应用

被引：6

作者：

牛东晓

成功

张博

王海峰

机构：

[1] 华北电力大学工商管理学院

来源：

关键词：

主成分分析; 径向基函数; 人工神经网络; 负荷预测; 电力系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

利用改进的主成分分析(MPCA)方法对径向基函数神经网络输入空间进行重构,在降低输入空间维数的同时克服了传统主成分分析法的缺点,缩小了网络的结构,达到了提高网络泛化能力的目的。通过某省实例验证了该方法的有效性。

引用

页码：77 / 79+84 +84

页数：4

共 5 条

[1] 基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测 [J].

杨昭 ;

金国民 ;

苗志彬 .

于之虹 ;

郭志忠 .

[3] 负荷预测技术的新进展 [J].

魏伟 ;

牛东晓 ;

常征 .

[4] 基于级联神经网络的短期负荷预测方法 [J].

金海峰 ;

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[5] 关于主成分分析做综合评价的改进 [J].

叶双峰 .