电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2003年
3期
11-13
,共3页
负荷预测%小波%神经网络
負荷預測%小波%神經網絡
부하예측%소파%신경망락
提出一种基于小波网络的短期负荷预测模型.小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,因此具有比神经网络更灵活的函数逼近能力,同时有效地改善了神经网络难于合理确定网络结构、存在局部最优等缺陷.算例表明,这种模型是快速准确的.
提齣一種基于小波網絡的短期負荷預測模型.小波網絡結閤瞭小波變換良好的時頻跼域化性質和神經網絡的自學習能力,因此具有比神經網絡更靈活的函數逼近能力,同時有效地改善瞭神經網絡難于閤理確定網絡結構、存在跼部最優等缺陷.算例錶明,這種模型是快速準確的.
제출일충기우소파망락적단기부하예측모형.소파망락결합료소파변환량호적시빈국역화성질화신경망락적자학습능력,인차구유비신경망락경령활적함수핍근능력,동시유효지개선료신경망락난우합리학정망락결구、존재국부최우등결함.산례표명,저충모형시쾌속준학적.