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基于小波神经网络的电力负荷预测方法
被引:17
作者
:
论文数:
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机构:
张大海
论文数:
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机构:
江世芳
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机构:
毕研秋
论文数:
引用数:
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机构:
邹贵彬
机构
:
[1]
山东大学电气学院
来源
:
电力自动化设备
|
2003年
/ 08期
关键词
:
负荷预测;
小波理论;
小波神经网络;
BP神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
分析了小波神经网络的特点,研究了在电力负荷预测中小波神经网络存在的优缺点及适用范围。通过对小波神经网络和BP神经网络的结构和算法进行理论分析,并对实际电力负荷预测算例进行对比研究,指出小波神经网络本身适合对波动性的信号进行预测,而且在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度,因此采用小波神经网络有利于减少隐节点数目。还指出由于当前的连续小波神经网络主要使用传统BP神经网络的随机初始化方法和基于梯度的训练算法,因此存在收敛性差的缺点。
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短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究
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