|
| 引用本文: | 周德强,武本令.灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测[J].电力系统保护与控制,2011,39(21):65-69.[点击复制] |
| .[J].Power System Protection and Control,2011,39(21):65-69[点击复制] |
|
| |
|
|
| 本文已被：浏览 3402次 下载 277次 |
码上扫一扫！ |
| 灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测 |
| 周德强1,武本令2 |
|
|
| (1.长江大学信息与数学学院，湖北 荆州 434023;2.许昌市高级技工学校， 河南 许昌 461000) |
|
| 摘要: |
| 为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度，分析了传统GM（1,1）预测模型的缺点，提出了一种适用于中长期负荷预测的GM（1,1）优化建模方法。用一个与GM（1,1）模型的时间响应式具有相同形式的连续函数，拟合灰色系统的原始离散数据，将连续函数映射到神经网络，构建了GM（1,1）模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本，利用BP算法对网络进行优化，当网络收敛时，提取优化的灰参数，实现了应用GM（1,1）模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。 |
| 关键词: GM（1,1）模型；灰色BP神经网络模型 BP算法；优化建模；中长期负荷预测 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2011.21.013 |
|
| 基金项目:湖北省教育厅科学技术研究项目（D20111305, Q20101309） |
|
|
|
| () |
| Abstract: |
|
| Key words: |
|
|
|
|
|
