基于MPCA-RBFNN的神经网络在中长期电力负荷预测中的应用

• 作者: 张博 成功 牛东晓 王海峰
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 径向基函数 人工神经网络 负荷预测 电力系统
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 77-79,84
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 字数: 2473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2007.03.017

摘要

利用改进的主成分分析(MPCA)方法对径向基函数神经网络输入空间进行重构,在降低输入空间维数的同时克服了传统主成分分析法的缺点,缩小了网络的结构,达到了提高网络泛化能力的目的.通过某省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	牛东晓	华北电力大学工商管理学院	306	6130	40.0	64.0
2	王海峰	华北电力大学工商管理学院	16	160	6.0	12.0
3	张博	华北电力大学工商管理学院	22	308	11.0	17.0
4	成功	华北电力大学工商管理学院	1	19	1.0	1.0