自适应神经网络在短期负荷预测中的应用

• 作 者: 占勇 程浩忠 丁屹峰
• 机 构: 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海
• 出 处: 上海交通大学学报
• 发表日期: 2005年S1期
• 关键词: 短期负荷预测 神经网络 混沌 自适应 short term load forecasting neural network chaos self-adap
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50177017),, 高等学校青年教师教学科研奖励计划

采用基于混沌算法的自适应预测模型,应用于电力系统短期负荷预测.选取重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络的输入节点数,适当选择非线性反馈项,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为.通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项.算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,精度高.