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神经网络短期负荷预测的输入变量选择研究
神经网络短期负荷预测的输入变量选择研究
来源 :电子测量与仪器学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haibitian_lan
【摘 要】
:
短期负荷预测中输入变量的选择直接关系到神经网络的预测性能.本文将自相关函数的概念应用于神经网络短期负荷预测中的输入变量集选择,对输入变量集的选择提出了一种比较科学
【作 者】
:
杨奎河
王宝树
赵玲玲
【机 构】
:
西安电子科技大学计算机学院,西安电子科技大学计算机学院,河北科技大学信息科学与工程学院
【出 处】
:
电子测量与仪器学报
【发表日期】
:
2004年3期
【关键词】
:
输入变量
神经网络
预测性能
快速计算
FFT
自相关函数
短期负荷预测
电力负荷
Neural network
input variables
short
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短期负荷预测中输入变量的选择直接关系到神经网络的预测性能.本文将自相关函数的概念应用于神经网络短期负荷预测中的输入变量集选择,对输入变量集的选择提出了一种比较科学系统的方法.通过采用FFT来实现对自相关函数的快速计算,增加了该方法的可操作性,并通过具体的实例验证了该方法的有效性.
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