本文主要研究内容
作者张宜忠,杨旭东,张正卫,刘丽新（2019）在《考虑气象累积效应的IPSO-BP神经网络短期负荷预测算法》一文中研究指出：气象因素是短期负荷预测中的重要因素,考虑气象累积效应选取相似日作为训练样本,提出基于改进粒子群优化算法的BP神经网络负荷预测方法(IPSO-BP)。首先通过相关性分析得出与日负荷相关程度较大的气象因素;在此基础上,采用加权几何距离选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对IPSO-BP神经网络模型进行训练和预测。实际应用结果表明,所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。
Abstract
qi xiang yin su shi duan ji fu he yu ce zhong de chong yao yin su ,kao lv qi xiang lei ji xiao ying shua qu xiang shi ri zuo wei xun lian yang ben ,di chu ji yu gai jin li zi qun you hua suan fa de BPshen jing wang lao fu he yu ce fang fa (IPSO-BP)。shou xian tong guo xiang guan xing fen xi de chu yu ri fu he xiang guan cheng du jiao da de qi xiang yin su ;zai ci ji chu shang ,cai yong jia quan ji he ju li shua qu yu dai yu ce ri guan lian du jiao da de li shi ri zuo wei xiang shi ri ,bing dui IPSO-BPshen jing wang lao mo xing jin hang xun lian he yu ce 。shi ji ying yong jie guo biao ming ,suo di chu de yu ce mo xing he shu ju chu li fang fa neng gou de dao geng jia jing que de yu ce jie guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自四川电力技术的张宜忠,杨旭东,张正卫,刘丽新，发表于刊物四川电力技术2019年03期论文，是一篇关于短期负荷预测论文,气象累积效应论文,相似日选取论文,改进粒子群优化算法论文,神经网络论文,四川电力技术2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自四川电力技术2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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