基于自回归和神经网络算法加权组合的负荷预测

• 作者: 吕福琴
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 自回归动平均模型 神经网络算法 加权组合
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 69-72,102
• 分类号: TM715.1
• 字数: 2526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2011.05.017

摘要

针对时间序列法的自回归动平均模型和神经网络算法在负荷预测中的不足,提出对这两种预测结果采用加权组合方法,在不同时期的负荷预测采用不同的加权值来提高预测结果的精确度.通过算例分析短期负荷预测和长期负荷预测,证明采用加权组合方法的预测结果比自回归动平均模型和神经网络算法分别预测要准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕福琴		2	16	2.0	2.0