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연건
SOFT WARE
2011年
5期
34-37
,共4页
多项武回归分析%族群进化算法%参数优化%电力负荷预测
多項武迴歸分析%族群進化算法%參數優化%電力負荷預測
다항무회귀분석%족군진화산법%삼수우화%전력부하예측
本文提出利用族群进化算法来有效优化多项式回归分析模型的参数以进行短期电力负荷预测.选择某地区2002年至2009年的用电量为训练数据,将本文提出方法的预测结果与季节指数模型的预测结果进行对比,本文提出方法的拟合值与实际值的平均相对误差较季节指数模型小0.66％.对2010年1月份到10月份的用电量,本文提出方法的预测值与实际值的平均误差仅为1.46％,比季节指数模型小2.3％.此实验结果显示基于族群进化算法优化的多项式回归分析模型不仅是可行的,而且是有效的,它显著提高了对短期负荷预测的准确性和可靠性.
本文提齣利用族群進化算法來有效優化多項式迴歸分析模型的參數以進行短期電力負荷預測.選擇某地區2002年至2009年的用電量為訓練數據,將本文提齣方法的預測結果與季節指數模型的預測結果進行對比,本文提齣方法的擬閤值與實際值的平均相對誤差較季節指數模型小0.66％.對2010年1月份到10月份的用電量,本文提齣方法的預測值與實際值的平均誤差僅為1.46％,比季節指數模型小2.3％.此實驗結果顯示基于族群進化算法優化的多項式迴歸分析模型不僅是可行的,而且是有效的,它顯著提高瞭對短期負荷預測的準確性和可靠性.
본문제출이용족군진화산법래유효우화다항식회귀분석모형적삼수이진행단기전력부하예측.선택모지구2002년지2009년적용전량위훈련수거,장본문제출방법적예측결과여계절지수모형적예측결과진행대비,본문제출방법적의합치여실제치적평균상대오차교계절지수모형소0.66％.대2010년1월빈도10월빈적용전량,본문제출방법적예측치여실제치적평균오차부위1.46％,비계절지수모형소2.3％.차실험결과현시기우족군진화산법우화적다항식회귀분석모형불부시가행적,이차시유효적,타현저제고료대단기부하예측적준학성화가고성.
