灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用

• 作者: 侯志俭 吴宏晓 邰能灵
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 用电量预测 GNNM(1,1)模型 灰色系统
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9649.2005.02.011

摘要

针对城市电力系统年用电量增长的特点,将灰色神经网络模型GNNM(1,1)引入城市年用电量预测.GNNM(1,1)模型是把灰色方法与神经网络有机结合起来,对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型.该模型通过建立一个BP网络,来映射GM(1,1)模型的灰色微分方程的解.GNNM(1,1)模型采用BP学习算法,网络经训练收敛后就可进行城市年用电量预测.算例计算表明,与灰色预测方法相比,GNNM(1,1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度,适用于城市年用电量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯志俭	上海交通大学电子信息与电气工程学院	118	3117	30.0	51.0
2	邰能灵	上海交通大学电子信息与电气工程学院	222	3719	31.0	52.0
3	吴宏晓	上海交通大学电子信息与电气工程学院	8	183	6.0	8.0