灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测

• 作者: 周德强 武本令
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: GM (1,1)模型 灰色BP神经网络模型 BP算法 优化建模 中长期负荷预测
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 65-69
• 分类号: TM715
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.21.013

摘要

为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法.用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系,用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模.算例分析结果表明该方法是可行且有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德强	长江大学信息与数学学院	32	124	6.0	10.0
2	武本令		7	108	3.0	7.0