灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测

摘要：

为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法.用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系,用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模.算例分析结果表明该方法是可行且有效的.

关键词：GM (1,1)模型、灰色BP神经网络模型、BP算法、优化建模、中长期负荷预测

所属期刊栏目：39

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：湖北省教育厅科学技术研究项目D20111305,Q20L01309

在线出版日期：2012-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-69