【摘 要】
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尽管已有的预测方法很多,但是在许多情况下预测是很困难的,面对众多纷繁复杂的自然现象和社会现象,现有的预测理论和方法还不能给予有效预测.影响电力负荷的因素日趋复杂,传
【机 构】
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华北电力大学工商管理学院,河北保定,071003
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尽管已有的预测方法很多,但是在许多情况下预测是很困难的,面对众多纷繁复杂的自然现象和社会现象,现有的预测理论和方法还不能给予有效预测.影响电力负荷的因素日趋复杂,传统的负荷预测方法已经不能适应形势.复杂性系统的理论和方法给预测问题带来了新思路.GMDH是一种比较新颖的建模方法,适应于复杂非线性系统辨识及预测,与传统的预测方法相比,它的预测精度较高,但是一般的GMDH方法并未真正实现自组织功能,未体现出自组织多项式的优势.为弥补此方法的不足,结合人工神经网络和GMDH的思想,给出一种改进的GMDH算法,实现具有智能特性自组织功能.最后应用这种改进的算法进行电力负荷预测分析,实践证明了这种改进的GMDH算法的预测方法的有效性和基于改进方法的负荷预测模型的有效性.
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