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基于SSA-LMD-GM的大坝变形组合预测模型
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作者 李旭 冯晓 +1 位作者 刘宇豪 潘国兵 《工程勘察》 2024年第1期45-49,共5页
为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取大坝形变信息特征... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取大坝形变信息特征,利用局部均值分解(LMD)对去噪后的监测信号进行分解。针对乘积函数(PF)分量的特征采用合适的模型预测分析,剩下余项则采用GM(1,1)模型。利用实际工程案例进行检验,结果表明,相较于其他模型,SSA-LMD-GM模型预测精度和拟合精度更加优秀,能较好地预测大坝变形趋势,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 大坝变形监测 奇异谱分析 局部均值分解 GM(1 1)模型 组合预测模型
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基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究 被引量:3
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作者 沙爱敏 陈婷 +1 位作者 吕凡任 王晓东 《节能》 2023年第1期72-75,共4页
为了构建交通碳排放量的预测模型与方法,以扬州交通碳排放量为研究对象,基于组合预测模型理论,通过赋予灰色Verhulst模型、Logistic模型、Gompertz模型不同权重系数建立最优组合预测模型。结果显示:组合预测模型的预测精度和可靠性明显... 为了构建交通碳排放量的预测模型与方法,以扬州交通碳排放量为研究对象,基于组合预测模型理论,通过赋予灰色Verhulst模型、Logistic模型、Gompertz模型不同权重系数建立最优组合预测模型。结果显示:组合预测模型的预测精度和可靠性明显高于单项预测模型,具有明显的优越性,能够较为准确地预测交通碳排放量。 展开更多
关键词 交通运输 碳排放 组合预测模型
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基于变权组合预测模型的新疆GDP发展预测 被引量:1
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作者 宋清雪 唐耀宗 《中国商论》 2023年第5期25-28,共4页
本文利用1985—2018年新疆GDP数据构建基于ARIMA模型与曲线估计模型的定权组合预测模型和变权组合预测模型。结果显示:模型预测值的均方根误差均小于3%,但变权组合预测模型的预测结果最好,误差也最小。因此,本文采用变权组合预测模型对2... 本文利用1985—2018年新疆GDP数据构建基于ARIMA模型与曲线估计模型的定权组合预测模型和变权组合预测模型。结果显示:模型预测值的均方根误差均小于3%,但变权组合预测模型的预测结果最好,误差也最小。因此,本文采用变权组合预测模型对2021—2025年新疆GDP进行预测,预计2021—2025五年内新疆GDP值近似呈直线式增长,且增长速度较快。 展开更多
关键词 ARIMA模型 二次曲线模型 定权组合预测模型 变权组合预测模型 GDP预测
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基于组合预测模型的高铁预售期购票量预测研究
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作者 徐玉萍 吴志刚 王宗宇 《华东交通大学学报》 2023年第6期62-68,共7页
随着中国交通强国战略的部署,高速铁路网络正持续扩展,铁路旅客出行的需求量稳步提升。面对庞大的高铁客运市场,如何运用智能高效的深度学习组合预测模型,融合多种购票影响特征因素,实时掌握预售期各天旅客购票需求的变化情况,从而为铁... 随着中国交通强国战略的部署,高速铁路网络正持续扩展,铁路旅客出行的需求量稳步提升。面对庞大的高铁客运市场,如何运用智能高效的深度学习组合预测模型,融合多种购票影响特征因素,实时掌握预售期各天旅客购票需求的变化情况,从而为铁路部门提供高效可靠的旅客车票预售期购票量预测模型成为亟需解决的问题。以沪昆高铁线路上OD (origin-destination)间高铁旅客历史购票数据为实例,考虑历史连续发车日期预售期各天购票量、发车日期的日期、节假日和季节特征属性,构建了基于深度学习CNN-LSTM的高铁预售期购票量组合预测模型。研究表明,基于深度学习CNN-LSTM的组合预测模型相较于参数模型和机器学习模型预测性能较佳,为铁路客运市场动态调整票额提供了相关理论参考。 展开更多
关键词 高速铁路 车票预售期 深度学习 多特征融合 组合预测模型
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基于GM(1,1)-Logistic组合预测模型的建筑物沉降预测研究
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作者 沙爱敏 吕凡任 王晓东 《大众科技》 2023年第8期17-21,共5页
为对建筑物未来沉降发展趋势和变化规律做出准确分析与判断以确保建筑物施工期间和运营期间的安全,需要建立合理的预测模型对建筑物沉降进行预测。以扬州仪征市综合客运枢纽项目实测沉降数据为研究对象,分别建立灰色GM(1,1)模型和Logis... 为对建筑物未来沉降发展趋势和变化规律做出准确分析与判断以确保建筑物施工期间和运营期间的安全,需要建立合理的预测模型对建筑物沉降进行预测。以扬州仪征市综合客运枢纽项目实测沉降数据为研究对象,分别建立灰色GM(1,1)模型和Logistic模型并进行对比分析。综合利用两种预测模型提供的有价值信息,以使误差平方和达到最小为目标函数确定最优权重系数从而建立GM(1,1)-Logistic组合预测模型,并与单项预测模型预测结果进行比较。结果表明,组合模型预测值与实测值拟合程度较高,预测精度和适应性均明显优于单项预测模型。该模型能较为精确地预测后期沉降和最终沉降量,具有一定的工程实用性和借鉴意义。 展开更多
关键词 沉降预测 三次样条插值 组合预测模型
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基于组合预测模型的水产品冷链物流需求预测研究——以江苏省为例
6
作者 柳德才 周志杰 《物流工程与管理》 2023年第10期4-8,共5页
据国家统计局数据显示,我国水产品消费常年居于世界第一。面对不断攀升的水产品需求,准确预测其冷链物流需求量对于提高水产品冷链物流运输效率具有重要意义。文中以江苏省为例,采用MatLab2019a数据处理工具,分别运用指数平滑法、灰色... 据国家统计局数据显示,我国水产品消费常年居于世界第一。面对不断攀升的水产品需求,准确预测其冷链物流需求量对于提高水产品冷链物流运输效率具有重要意义。文中以江苏省为例,采用MatLab2019a数据处理工具,分别运用指数平滑法、灰色预测模型以及基于指数平滑法和灰色预测的组合预测模型对比分析其水产品冷链物流需求量,目的在于考察这三种方法和模型中的哪一种预测精度更高。研究表明,基于指数平滑法和灰色预测的组合预测模型能有效地克服单个预测模型的不足,预测精度更高。 展开更多
关键词 冷链物流 需求预测 指数平滑法 灰色预测模型 组合预测模型
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区域视角下我国老龄化人口的组合预测模型 被引量:1
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作者 孙丽苹 袁宏俊 胡凌云 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第1期53-60,共8页
为提高预测老龄人口的精度,以残差修正GM(1,1)模型、灰色-BP神经网络模型和Logistic预测模型作为单项模型,建立了一种基于相关系数的诱导有序加权平均(IOWA)算子组合预测模型.利用该模型对2000-2020年我国东部、中部、西部和东北部地区... 为提高预测老龄人口的精度,以残差修正GM(1,1)模型、灰色-BP神经网络模型和Logistic预测模型作为单项模型,建立了一种基于相关系数的诱导有序加权平均(IOWA)算子组合预测模型.利用该模型对2000-2020年我国东部、中部、西部和东北部地区及全国老龄(≥65岁)人口数量进行预测显示,该组合预测模型的预测效果显著优于上述3个单项预测模型,表明该模型能够有效地提高老龄人口的预测精度.利用该组合预测模型对未来10年我国东部、中部、西部和东北部地区及全国老龄人口数进行预测显示:我国老龄人口数总体呈现逐步增长态势,同时区域间的老龄化进程差异也不断增大,其中东部地区老龄人口增长得相对较快,中部地区则增长得相对较慢.该预测结果可为我国老龄人口政策的制定提供参考. 展开更多
关键词 老龄人口 单项预测模型 IOWA算子 组合预测模型
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基于特征选择和组合预测模型的负荷短期预测方法
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作者 陆嘉华 梅飞 +2 位作者 杨赛 唐瑜 华昊辰 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期114-124,共11页
提高配电网母线负荷短期预测准确性对配电网调度运行具有重要意义,随着配电网中气象敏感负荷数量的不断增加,气象因素带来的负荷波动性对预测精度的影响也随之增大.针对传统负荷预测建模中的气象特征选择问题,基于特征的最大相关性、最... 提高配电网母线负荷短期预测准确性对配电网调度运行具有重要意义,随着配电网中气象敏感负荷数量的不断增加,气象因素带来的负荷波动性对预测精度的影响也随之增大.针对传统负荷预测建模中的气象特征选择问题,基于特征的最大相关性、最小冗余性和最大协同作用提出了一种最优气象特征选择流程.在此之上,基于不同特征的不同时间维度提出了回归模型与时间序列模型相结合的短期负荷组合预测模型.采用回归模型对未来的日期时间特征、气象特征进行拟合,以卷积神经网络-双向门控循环单元构建时间序列模型描述历史负荷、历史气象时间序列中的时序特征和气象因素的累积效应.算例分析证明了本文特征选择方法比传统特征选择方法有更低的预测误差,且组合预测模型相比于传统回归、时序模型的预测准确性提升显著. 展开更多
关键词 特征选择 回归模型 时间序列模型 组合预测模型
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基于向量平均投影测度的区间型组合预测模型 被引量:1
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作者 谢小军 马虹 +1 位作者 薛申芳 黄鹏 《统计与决策》 北大核心 2023年第10期30-33,共4页
区间型组合预测模型的研究核心是各单项方法权重的确定。鉴于向量投影具有更好的综合测度,它可以同时反映两个向量指标之间的距离和夹角,因此文章引入向量投影测度公式,并在此基础上提出了一种新的投影测度公式。对向量投影测度公式加... 区间型组合预测模型的研究核心是各单项方法权重的确定。鉴于向量投影具有更好的综合测度,它可以同时反映两个向量指标之间的距离和夹角,因此文章引入向量投影测度公式,并在此基础上提出了一种新的投影测度公式。对向量投影测度公式加以推广用来描述两个区间数时间序列的接近程度,以平均标准化投影测度为最优化准则,构建出四个不同投影测度的全新区间型组合预测模型;并通过实例分析,将预测结果与已有研究文献中的区间型组合预测优化模型进行对比,表明了所构建的区间型组合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 区间型 标准化投影 组合预测模型
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基于组合预测模型的陕西省物流需求预测
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作者 徐曼 陆芬 《物流科技》 2023年第11期27-31,共5页
物流行业作为第三产业,有着非常好的发展前景。提前预测某地区的物流需求水平对该地区物流行业的发展起着非常重要的作用。以陕西省为例,将灰色预测模型、二次指数平滑预测模型及线性回归预测模型组合起来,利用组合预测模型理论,根据陕... 物流行业作为第三产业,有着非常好的发展前景。提前预测某地区的物流需求水平对该地区物流行业的发展起着非常重要的作用。以陕西省为例,将灰色预测模型、二次指数平滑预测模型及线性回归预测模型组合起来,利用组合预测模型理论,根据陕西省2002—2021年实际数据建立模型,预测出陕西省未来十年的物流需求量,发现需求量呈现逐渐增长趋势,最高可达19.38亿吨。最后依据预测的结果及“十四五”规划,对陕西省物流发展提供一些建议。 展开更多
关键词 物流需求 货运量 灰色预测模型 线性回归模型 组合预测模型
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基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型 被引量:1
11
作者 马虹 谢小军 +1 位作者 薛申芳 乔希民 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2023年第1期1-7,共7页
针对三角模糊数预测问题,将三角模糊数转化为对应的三元联系数,以三元联系数的贴近度作为最优准则,引入广义加权平均(GOWA)算子,建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型,并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析... 针对三角模糊数预测问题,将三角模糊数转化为对应的三元联系数,以三元联系数的贴近度作为最优准则,引入广义加权平均(GOWA)算子,建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型,并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的,能够有效提高预测精度,并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。 展开更多
关键词 三元联系数 贴近度 三角模糊数 GOWA算子 组合预测模型
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组合预测模型在地铁隧道变形监测中的应用研究
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作者 谭诚 杨君玲 +1 位作者 扈强 毛湖波 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2023年第7期0131-0135,共5页
地铁隧道不同于其他建筑结构,独特的复杂结构使得在考虑隧道安全性能时需要加入更多的影响因素,有的因素会直接影响地铁隧道的结构与安全性,因此应充分用现有监测测试数据,采用合适的预测模型对地铁隧道变形进行监测,争取获取更多预测信... 地铁隧道不同于其他建筑结构,独特的复杂结构使得在考虑隧道安全性能时需要加入更多的影响因素,有的因素会直接影响地铁隧道的结构与安全性,因此应充分用现有监测测试数据,采用合适的预测模型对地铁隧道变形进行监测,争取获取更多预测信息,对保障人们生产生活安全具有重要意义。本文提出了基于BP神经网络预测模型与时间序列分析预测模型的组合预测模型。首先文章对基本原理进行了阐述,选用重庆轨道交通地下隧道段沉降变化值累积量的实际数据作为模型输入,预测数据作为输出,利用软件MATLAB编程并仿真实现了BP神经网络预测模型和时间序列预测模型的单一预测模型和等权值组合预测模型与不等权值组合预测模型,并分析比较了组合预测模型与单一预测模型的预测性能。实例证明,就综合预测性能而言,不等权值组合预测模型预测性能好于等权值组合预测模型和单一预测模型,等权值组合预测模型预测性能好于单一预测模型。 展开更多
关键词 BP神经网络 时间序列分析法 不等权 组合预测模型 预测沉降
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一种基于鲸鱼优化算法的网络流量组合预测模型
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作者 李诗雅 田中大 《电脑知识与技术》 2023年第36期66-69,共4页
现代网络流量的自相似性、周期性、混沌性、多尺度性和其他特性使得预测网络流量具有挑战性。因此,该文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的变分模态分解(VMD),结合了随机配置网络(SCNs)对网络流量进行预测。首先,该文对网络流量数据集进... 现代网络流量的自相似性、周期性、混沌性、多尺度性和其他特性使得预测网络流量具有挑战性。因此,该文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的变分模态分解(VMD),结合了随机配置网络(SCNs)对网络流量进行预测。首先,该文对网络流量数据集进行VMD分解,同时引入WOA对VMD分解中分解个数K和惩罚参数α进行优化。其次,利用SCNs模型对分解后得到的分量进行预测,最后,累加每个分量的预测结果,得出最终网络流量预测值。该组合预测模型(WOA-VMD-SCNs)旨在提高网络流量预测的准确性,对实际收集的网络流量数据进行预测,验证本文提出模型的有效性。 展开更多
关键词 网络流量预测 鲸鱼优化算法 变分模态分解 随机配置网络 组合预测模型
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我国文化体育娱乐业外商投资总额变化趋势分析与预测——基于组合预测模型
14
作者 曹一凤 刘刚 《体育科技文献通报》 2023年第10期187-191,共5页
文化体育娱乐业是体育产业的重要组成部分,外商投资对文化体育娱乐业发展有着重要的作用。本文以2006年到2021年我国文化体育娱乐业外商投资总额的数据作为研究对象,分析该数据变化趋势,建立指数平滑模型、灰色预测模型GM(1,1)、自回归... 文化体育娱乐业是体育产业的重要组成部分,外商投资对文化体育娱乐业发展有着重要的作用。本文以2006年到2021年我国文化体育娱乐业外商投资总额的数据作为研究对象,分析该数据变化趋势,建立指数平滑模型、灰色预测模型GM(1,1)、自回归移动平均模型(ARIMA)和趋势外推模型4个单项模型,而后采用线性组合的方法,以各单项模型的预测误差为标准确定各单项模型的权重,得到组合预测模型,并用此对2022年到2025年我国文化体育娱乐业外商投资总额数据进行预测。研究结果表明:各单项模型拟合效果好、预测精度高,组合模型进一步提高的拟合效果与预测精度,使用组合模型进行预测更加准确。预测结果显示:我国文化体育娱乐业外商投资总额在未来几年仍将保持较高的增长速度,且在2025年将达到近3000亿美元。根据分析预测结果,本文对文化体育娱乐业发展提供了针对性的发展对策建议。 展开更多
关键词 文化体育娱乐业 外商投资总额 组合预测模型 预测精度 对比分析
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基于机器学习方法的湖泊表层总氮组合预测模型
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作者 吴绍飞 熊凡迪 +3 位作者 贺淼 唐明 康传雄 黄彬彬 《南昌工程学院学报》 CAS 2023年第1期11-18,共8页
地表水体水质参数具有高度非线性和非平稳性特征。为提高水质预测的精度,以鄱阳湖湖区4个在线水质自动监测站总氮(TN)为例,引入变分模态分解(VMD)方法处理原始TN数据,得到具有不同频域的模态分量,对其中变化复杂的各高频分量,采用长短... 地表水体水质参数具有高度非线性和非平稳性特征。为提高水质预测的精度,以鄱阳湖湖区4个在线水质自动监测站总氮(TN)为例,引入变分模态分解(VMD)方法处理原始TN数据,得到具有不同频域的模态分量,对其中变化复杂的各高频分量,采用长短时记忆神经网络模型(LSTM)进行预测,并引入混沌麻雀搜索优化算法(CSSA)对LSTM模型的超参数进行自动率定;对周期性变化的各低频分量,采用多元线性回归模型(MLR)进行预测,再将上述各分量预测结果叠加得到水体TN的预测结果,最终提出了一种新的水质组合模型VMD-CSSA-LSTM-MLR(VCLM),并与3种单一模型LSTM、支持向量回归(SVR)和BP神经网络进行对比,验证了VCLM模型的效果。提出的模型可以作为湖区在线水质监测和水环境综合管理的有效工具。 展开更多
关键词 组合预测模型 变分模态分解 混沌麻雀搜索优化算法 长短时记忆神经网络 多元线性回归 总氮
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优化组合预测模型在桥梁变形预测中的应用 被引量:4
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作者 杨勃 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第12期1234-1238,共5页
为提高桥梁变形预测的精度,探讨不同预测模型在桥梁变形预测中的效果,结合桥梁变形监测数据及组合预测思路,构建桥梁的MC误差修正优化组合预测模型。通过实例验证得出,组合预测较单项预测具有更高的预测精度及稳定性,其中以RBF神经网络... 为提高桥梁变形预测的精度,探讨不同预测模型在桥梁变形预测中的效果,结合桥梁变形监测数据及组合预测思路,构建桥梁的MC误差修正优化组合预测模型。通过实例验证得出,组合预测较单项预测具有更高的预测精度及稳定性,其中以RBF神经网络组合的预测精度最高;同时,误差优化修正模型进一步减小了预测误差,优化后预测结果的相对误差期望值为0.86%,方差值为0.097 3mm2,准确预测了桥梁变形,验证了该思路的有效性。 展开更多
关键词 桥梁变形预测 定权组合预测模型 非定权组合预测模型 MC误差修正 精度分析
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基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型 被引量:37
17
作者 田波 朴在林 +1 位作者 郭丹 王慧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期72-79,共8页
针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)-ARMA的风电功率超短期组合预测模型。将EEMD分解中添加的... 针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)-ARMA的风电功率超短期组合预测模型。将EEMD分解中添加的白噪声信号改为添加绝对值相等的正负两组白噪声信号,并将MEEMD分解过程中的EMD步骤使用端点延拓和分段三次埃尔米特插值进行改进,形成一种改进的EEMD分解算法(即MEEMD)。利用MEEMD-SE将风力发电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;针对每一个不同的子序列建立适当的ARMA预测模型;将各预测分量进行叠加重构,得到最终的风电功率预测值。通过算例分析及与其他几种预测模型预测结果的对比,证明MEEMD-SE-ARMA组合预测模型可以有效地提高风力发电功率超短期预测的精度。 展开更多
关键词 改进的集成经验模态分解 风电预测 样本熵 时间序列 组合预测模型 端点延拓
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风电场风速的神经网络组合预测模型 被引量:29
18
作者 戴浪 黄守道 +1 位作者 黄科元 叶盛 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期27-31,共5页
针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型。该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实... 针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型。该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实际风速值作为神经网络输出,使学习后的网络具有预测能力。该模型能降低单一模型的预测风险,提高预测精度。仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一模型,也高于传统的线性组合预测模型。 展开更多
关键词 风速预测 组合预测模型 遗传算法 神经网络 粒子群优化
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组合预测模型在猪肉价格预测中的应用研究 被引量:27
19
作者 平平 刘大有 +5 位作者 杨博 金弟 方芳 马思佳 田野 王永 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期109-112,共4页
本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目... 本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目的。利用该方法对吉林省近期的生猪价格进行预测,实验结果表明,该方法比单个预测方法有更好的预测效果,并且通过对不同组合的实验结果的分析发现,灰系统与神经网络相结合的方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 组合预测模型 价格预测 神经网络 灰系统 时间序列
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基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型 被引量:15
20
作者 刘双 杨丽徙 +2 位作者 王志刚 贾德峰 陈根永 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期59-61,共3页
在电力系统负荷预测中,组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理,要求参加组合预测的模型误差能保持稳定,但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的。针对上述做法存在的问题,提出了基于人工神经网... 在电力系统负荷预测中,组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理,要求参加组合预测的模型误差能保持稳定,但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的。针对上述做法存在的问题,提出了基于人工神经网络的组合预测模型,利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重。同时,为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂、训练时间长等缺点,利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型,该模型不仅编程简单,而且收敛速度快。算例表明了该模型的实用性和有效性。 展开更多
关键词 MATLAB 神经网络工具箱 电力负荷 组合预测模型 负荷预测 人工神经网络 电力系统
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