【摘 要】
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神经网络用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关或网络维数较高,将给网络训练的效率造成巨大负面影响,导致神经网络的预测精度下降.文中针对电力负荷预测的数据预处理问题提出了一种结合基于核函数的主成分分析(KUCA)与小波分析的预处理方法,通过对原输入空间进行重构,消除变量间的线性相关性,根据各主成分的贡献率来确定网络结构使结构大为简化.实例验证,该方法在简化网络结构的同时提高了负荷预测精度.
【机 构】
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华北力大学经济管埋系,河北省,保定市,071003
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神经网络用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关或网络维数较高,将给网络训练的效率造成巨大负面影响,导致神经网络的预测精度下降.文中针对电力负荷预测的数据预处理问题提出了一种结合基于核函数的主成分分析(KUCA)与小波分析的预处理方法,通过对原输入空间进行重构,消除变量间的线性相关性,根据各主成分的贡献率来确定网络结构使结构大为简化.实例验证,该方法在简化网络结构的同时提高了负荷预测精度.
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