电力系统短期负荷预测的多神经网络集成模型

来源 :上海海事大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fengsuiyu

【摘要】

：

提出一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法,算法中引入"早停规则"和"噪声扰动".利用这种方法对电力系统日负荷预测进行相关的研究,进而采用美国加州电力市场的实

【作者】

：

黄家圣谢卫李军军孙凌燕

【机构】

：

上海海事大学

【出处】

：

上海海事大学学报

【发表日期】

：

2005年3期

【关键词】

：

自适应神经网络短期负荷预测 BOOSTING算法 adaptive neural network short-term load forecasting B

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提出一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法,算法中引入"早停规则"和"噪声扰动".利用这种方法对电力系统日负荷预测进行相关的研究,进而采用美国加州电力市场的实际数据,构造相应的预测模型.结果表明,与传统的单网络预测模型相比,Boosting多网络集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,获得更高的预测精度.

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