基于回归神经网络的长期电力负荷组合预测模型研究 |
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作者姓名: | 蒋惠凤 何有世 张兵 |
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作者单位: | 常州工学院,江苏,常州,213002 |
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基金项目: | 江苏省教育厅高校成果推进指导项目 |
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摘 要: | 本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
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关 键 词: | 多重共线性 Bp神经网络 组合预测模型 |
文章编号: | 1002-6487(2007)24-0062-03 |
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