【摘 要】
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为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点,提出基于小波分析和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)神经网络组合模型
【机 构】
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贵州广播电视大学（贵州职业技术学院）
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为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点,提出基于小波分析和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)神经网络组合模型预测方法,并经实际算例证明,该方法优越于单一LMBP神经网络预测模型和算法,是电力系统预测领域中一种提高预测精度的有效方法。
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