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基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法
1
作者
王瀚伦
雷加坤
+1 位作者
康信
曹瑞娟
《自动化技术与应用》
2024年第4期177-181,共5页
采用目前方法预测区域供电能效差异变化趋势时,存在误差率高、预测值与实际值差距大及预测模型复杂程度高的问题。提出基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法。利用RAMP重构具有稀疏噪声的电能数据,并将处理后的无干扰电能...
采用目前方法预测区域供电能效差异变化趋势时,存在误差率高、预测值与实际值差距大及预测模型复杂程度高的问题。提出基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法。利用RAMP重构具有稀疏噪声的电能数据,并将处理后的无干扰电能原始数据投入到神经网络中,利用似然BP算法对数据样本进行编码、选择、交叉和变异,最终构建预测模型,并运用预测模型完成区域供电能效差异变化趋势的预测。实验结果表明,所提方法误差率低、预测值与实际值差距小、预测模型复杂程度低。
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关键词
区域供电
ramp重构算法
BP神经网络
似然BP
算法
适应度函数
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职称材料
题名
基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法
1
作者
王瀚伦
雷加坤
康信
曹瑞娟
机构
国网山东省电力公司德州供电公司
出处
《自动化技术与应用》
2024年第4期177-181,共5页
文摘
采用目前方法预测区域供电能效差异变化趋势时,存在误差率高、预测值与实际值差距大及预测模型复杂程度高的问题。提出基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法。利用RAMP重构具有稀疏噪声的电能数据,并将处理后的无干扰电能原始数据投入到神经网络中,利用似然BP算法对数据样本进行编码、选择、交叉和变异,最终构建预测模型,并运用预测模型完成区域供电能效差异变化趋势的预测。实验结果表明,所提方法误差率低、预测值与实际值差距小、预测模型复杂程度低。
关键词
区域供电
ramp重构算法
BP神经网络
似然BP
算法
适应度函数
Keywords
regional power supply
ramp
reconstruction algorithm
BP neural networks
likelihood BP algorithm
fitness function
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法
王瀚伦
雷加坤
康信
曹瑞娟
《自动化技术与应用》
2024
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