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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．
基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院,金山供电公司电力调度部门
【出 处】
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上海电力学院学报
【发表日期】
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2013年6期
【基金项目】
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上海市教育委员会创新基金（11YZ192）.
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