基于经验模态分解与人工鱼群神经网络的短期负荷预测
기우경험모태분해여인공어군신경망락적단기부하예측
Power System Short-term Load Forecasting Based on Empirical Mode Decomposition and Artificial Fish-swarm Algorithm of Neural Network 2
  • 万方数据
    东北电力大学学报 동북전력대학학보
    JOURNAL OF NORTHEAST DIANLI UNIVERSITY
    2008年 6期 10-16 ,共7页

    庞松岭%刘岱

    방송령%류대

    短期负荷预测%经验模态分解%RBF神经网络 短期負荷預測%經驗模態分解%RBF神經網絡
    단기부하예측%경험모태분해%RBF신경망락
    提出了采用经验模态分解(EMD)、人工鱼群算法的RBF神经网络与BP神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法.首先运用经验模态分解(EMD)将非平稳的负荷序列分解成若干平稳序列,然后根据分解后各分量的特点构造不同的神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果.
    제출료채용경험모태분해(EMD)、인공어군산법적RBF신경망락여BP신경망락상결합적혼합모형진행전력계통단기부하예측적방법.수선운용경험모태분해(EMD)장비평은적부하서렬분해성약간평은서렬,연후근거분해후각분량적특점구조불동적신경망락대각분량분별진행예측,최후대각분량예측결과채용BP망락진행중구득도최종예측결과.
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