【摘 要】
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在该文中,对负荷中具有较强周期变化规律的分量,根据其特点构造神经网络模型对其进行预测.而考虑到随机变化分量在负荷中所占比例较小,在此只使用线性加权法对其进行预测.为
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在该文中,对负荷中具有较强周期变化规律的分量,根据其特点构造神经网络模型对其进行预测.而考虑到随机变化分量在负荷中所占比例较小,在此只使用线性加权法对其进行预测.为增加神经网络的收剑速度及稳定性,在神经网络训练过程中采用了L-M算法.为了获得较小的网络规模,取得较快的训练速度及较高的预测精度,在该文中对各序列分别采用一组神经网络,每个时间点分别建立一个网络进行预测.最后通过迭加各分量预测结果得到最终预测结果.实例计算数据表明采用该文所提出的混合模型不但可以减小负荷预测的平均误差,而且对每日峰值负荷预测精度也有较为显著的改善.
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