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提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法用于短期负荷预测。利用混沌方法重构相空间系统吸引子,用前向神经网络拟和吸引子上的全局整体映射,构成了混合预测模型。在实际应用中,将基于奇异值分解的噪声消减滤波算法应用到数据的预处理中,并用混沌学习算法来训练神经网络参数,预测结果表明了该方法的有效性。
一种新型短期负荷预测模型的研究及应用
【摘 要】
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提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法用于短期负荷预测。利用混沌方法重构相空间系统吸引子,用前向神经网络拟和吸引子上的全局整体映射,构成了混合预测模型。在实际应用
【机 构】
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西安交通大学机械电子工程系,中国电力科学研究院
【出 处】
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中国电机工程学报
【发表日期】
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2002年09期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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