基于改进神经网络的用电量预测模型的研究

摘要：

用电量预测能为供电企业掌控售电市场提供依据,同时可以对电力公司的发电量做出科学规划和指导.为提高预测精度,本文考虑用电量数据的时序特性,将时间序列和神经网络算法相结合,并分析、 选择影响用电量的主要因素,在spark平台上对用电量进行预测.实验表明,本文采用的时间序列-神经网络模型不仅提高了计算效率,预测精度也得到进一步提升,具有实用价值.

关键词：用电量预测、时间序列、神经网络、spark

在线出版日期：2019-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：289,87