神经网络短期负荷预测的输入变量选择研究

• 作者: 杨奎河 王宝树 赵玲玲
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 输入变量 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP1
• 字数: 3569字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝树	西安电子科技大学计算机学院	124	2305	25.0	43.0
2	杨奎河	西安电子科技大学计算机学院	37	262	9.0	14.0
4	赵玲玲	河北科技大学信息科学与工程学院	19	214	8.0	14.0