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《2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集》2006年
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混合混沌理论和关联度的神经网络短期电力预报模型的研究

李如琦  孙艳  孙志媛  
【摘要】:提出一种将混沌理论、关联度和神经网络相结合的短期负荷预测模型,首先利用混沌理论重构负荷时间序列的相空间吸引子,然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化, 由于使用空间欧氏距离和关联度联合来选取神经网络的训练样本,这样就提高了神经网络对负荷序列混沌特性的联想和泛化推理能力,能够更好的拟合吸引子的演化。实例预测结果表明,本文所提出的预报是有效的、可行的。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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4 赵石磊,杜德生;基于神经网络和支持向量机的电力系统负荷预测方法[J];信息技术;2005年07期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李如琦;孙艳;孙志媛;;混合混沌理论和关联度的神经网络短期电力预报模型的研究[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年
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5 张培铭;颜毅鹏;吴功祥;鲍光海;吴传武;;基于神经网络的电动机绕组温升预测的探讨[A];中国电工技术学会低压电器专业委员会第十一届学术年会论文集[C];2002年
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3 张登峰;改进的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测[D];西安科技大学;2005年
4 邵莹;基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[D];哈尔滨理工大学;2005年
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6 杨颖;应用信息熵和遗传神经网络的电力短期负荷预测研究[D];华北电力大学(河北);2006年
7 张岭;基于软计算方法的电力系统短期负荷预测研究[D];太原理工大学;2005年
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10 李海东;人工智能方法在电力系统短期负荷预测中的研究[D];辽宁工程技术大学;2002年
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