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基于主成分分析的BP神经网络预测电力负荷
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摘要
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,可知基于BP神经网络理论预测电力负荷时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高,则会降低BP神经网络的预测精度.为了有效提高电力负荷的预测精度,提出利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,可以有效解决BP网络预测精度下降的问题.
作者
周克男
刘进波
机构地区
长沙理工大学数学与统计学院
出处
《数学学习与研究》
2016年第23期146-147,共2页
基金
2016年度湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目《基于神经网络理论智慧预测电力负荷的创新性研究》
关键词
BP神经网络
电力系统
负荷预测
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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数学学习与研究
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