应用近邻传播算法改进RBF的短期负荷预测

为了更有效地挖掘电力负荷样本数据的信息规律,提高径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的预测精度,提出了一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法。该算法根据电力负荷数据的内部周期相似性规律,利用近邻传播算法将样本数据进行聚类处理,获取样本数据的类中心点,并将此作为RBF神经网络的中心矢量,同时根据类中心距离设置基宽,最终实现样本数据的训练以及未来电力负荷的短期预测。通过对未来一天的负荷预测,验证了该思路,为电力负荷短期预测提供了一种新方法。