基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测

摘要：

单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题.为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型.采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果.算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度.

关键词：母线负荷、神经网络、模糊网络、小波网络、灰色网络、混沌学习算法、组合模型

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金委员会与衡阳市政府自然科学联合基金资助项目11JJ8003

在线出版日期：2012-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：162-165