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基于改进增强型神经网络的短期电力负荷预测
被引量:
1
1
作者
袁小凯
李果
+2 位作者
许爱东
张乾坤
张福铮
《计算机与数字工程》
2020年第2期492-497,502,共7页
论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电...
论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电力负荷预测相比,增强算法的引入减少了估计误差和误差变化的范围。实例表明,与现有的各种技术相比,使用增强型神经网络算法可以减少电力负荷预测的误差。
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关键词
短期电力负荷预测
神经网络
套袋型神经网络
增强
型
神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于改进增强型神经网络的短期电力负荷预测
被引量:
1
1
作者
袁小凯
李果
许爱东
张乾坤
张福铮
机构
南方电网科学研究院
出处
《计算机与数字工程》
2020年第2期492-497,502,共7页
文摘
论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电力负荷预测相比,增强算法的引入减少了估计误差和误差变化的范围。实例表明,与现有的各种技术相比,使用增强型神经网络算法可以减少电力负荷预测的误差。
关键词
短期电力负荷预测
神经网络
套袋型神经网络
增强
型
神经网络
Keywords
short-term electric load forecasting
neural networks
bagged neural networks
boosted neural networks
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进增强型神经网络的短期电力负荷预测
袁小凯
李果
许爱东
张乾坤
张福铮
《计算机与数字工程》
2020
1
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