基于级联神经网络的短期负荷预测方法

• 作者: 吴耀武 熊信艮 金海峰
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 级联神经网络 径向基函数
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 49-51,56
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 2855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2002.03.013

摘要

针对常用BP算法预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了基于RBF网络和BP网络的级联神经网络预测方法.把天气因素和历史负荷对负荷预测值的影响分开考虑,其中RBF子网络用于描述历史负荷的影响,BP子网络则对在RBF子网络中难以考虑的天气因素给出了较好的映射关系,最终将两个子网络组合为一个级联神经网络,一系列的研究算例证明该方法是快速、准确的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金海峰	华中科技大学电力系	3	162	3.0	3.0
2	吴耀武	华中科技大学电力系	78	3193	31.0	55.0
3	熊信艮	华中科技大学电力系	42	2432	25.0	42.0