基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

• 作者: 卢毅 姜勇
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 人工神经网络 反向传播
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 字数: 2161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2002.05.006

摘要

人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测，提出了一种基于相似日的神经网络预测方法，采用反向传播算法，考虑气象因素对负荷的影响，提高了学习效能，具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用，预测结果验证了上述结论。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢毅		48	1114	16.0	32.0
2	姜勇		15	152	6.0	12.0