华北水利水电学院学报
華北水利水電學院學報
화북수이수전학원학보
JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF WATER CONSERVANCY AND HYDROELECTRIC POWER
2011年
3期
43-45
,共3页
高庆敏%孟繁为%王利平%蔡宇飞
高慶敏%孟繁為%王利平%蔡宇飛
고경민%맹번위%왕리평%채우비
数据挖掘%改进BP算法%人工神经网络%电力负荷预测%L-M法
數據挖掘%改進BP算法%人工神經網絡%電力負荷預測%L-M法
수거알굴%개진BP산법%인공신경망락%전력부하예측%L-M법
依据数据挖掘理论对数据进行收集、整合,运用改进型BP神经网络模型处理数据,建立电力负荷模型进行短期预测.通过不同精度下的实验分析,结果表明,改进型神经网络负荷预测模型在高精度下预测结果优于低精度下预测结果,最大误差同比降低80%,适用实际负荷预测.
依據數據挖掘理論對數據進行收集、整閤,運用改進型BP神經網絡模型處理數據,建立電力負荷模型進行短期預測.通過不同精度下的實驗分析,結果錶明,改進型神經網絡負荷預測模型在高精度下預測結果優于低精度下預測結果,最大誤差同比降低80%,適用實際負荷預測.
의거수거알굴이론대수거진행수집、정합,운용개진형BP신경망락모형처리수거,건립전력부하모형진행단기예측.통과불동정도하적실험분석,결과표명,개진형신경망락부하예측모형재고정도하예측결과우우저정도하예측결과,최대오차동비강저80%,괄용실제부하예측.
