电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究

• 作者: 杨力 汪克亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电力需求预测 非线性回归组合神经网络 二重趋势性
• 年，卷（期）: 2010,（28）
• 页码范围: 225-227
• 分类号: TM174
• 字数: 3428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.064

摘要

电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征.为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型--非线性回归组合神经网络模型.该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其他预测模型进行了比较,该模型明显提高了电力需求预测的精度.仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性.同时,该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨力	安徽理工大学经济与管理学院	66	783	17.0	26.0
5	汪克亮	天津大学管理学院	63	956	15.0	29.0