基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测 (2013年)

【文件属性】：

文件名称：基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测 (2013年)

文件大小：797KB

文件格式：PDF

更新时间：2024-05-14 07:03:15

自然科学 论文

利用灰色理论中累加生成方法能够削弱负荷中随机成分的特点，以及人工神经网络可以逼近任意函数的能力，对具有任意变化规律的数据序列进行拟合和预测．实验结果表明，基于灰色理论和神经网络的最优组合模型的平均相对误差为1．307％，比BP神经网络预测和灰色理论模型预测的精度更高，具有明显优势．