一种基于改进级联神经网络的短期负荷预测

• 作者: 潘鑫 陈星莺
• 来源期刊: 江苏电机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 级联神经网络 变步长变尺度 BP算法
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 技术经验交流
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TM715
• 字数: 3251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0665.2004.04.009

摘要

提出了一种改进的级联神经网络方法,用于电力系统的短期负荷预测,并且采用基于模型逼近度和接受概率的变步长变尺度BP算法提高神经网络本身的效率和精度,通过对实际数据的仿真表明,可用于电力系统短期负荷预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈星莺	河海大学电气工程学院	120	2799	28.0	49.0
2	潘鑫	河海大学电气工程学院	6	9	1.0	2.0