基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用

基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用

论文摘要

经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 整体框架
  • 2 基于BP神经网络优化的改进灰色模型
  •   2.1 数据预处理
  •     2.1.1 经济指标的收集与处理
  •     2.1.2 数据分析
  •     2.1.3 灰色关联度分析
  •   2.2 灰色预测
  •   2.3 BP神经网络
  • 3 模型优势分析
  •   3.1 数据处理
  •   3.2 灰色预测样本量的选取
  •   3.3 BPNN预测用电量训练样本的选取
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰

    关键词: 电量预测,经济指标,神经网络,灰色预测,修正

    来源: 机电信息 2019年36期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

    专业: 电力工业,工业经济

    单位: 国网嘉兴供电公司

    分类号: F426.61;TM715

    DOI: 10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2019.36.019

    页码: 36-39

    总页数: 4

    文件大小: 708K

    下载量: 484

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