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摘要:
用于考虑多个相关因素影响的负荷预测时,偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)通过提取影响负荷的自变量集的主成分,克服了自变量间多重相关性对于负荷建模带来的不利影响,具有对模型解释能力强的优点.但PLSR也有其自身的弱点,如自变量系统中可能存在与因变量无关的正交数据信息,而影响模型的预测精度.基于PLSR算法和BP神经网络的特性,建立了一种PLSR-BP神经网络模型,该模型对原PLSR建模过程中产生的权值和回归系数进行修正,仿真研究结果证明了该方法的正确性和有效性.
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文献信息
篇名 基于偏最小二乘法与BP神经网络的电力中长期负荷预测
来源期刊 电力建设 学科 工学
关键词 电力负荷预测 偏最小二乘法(PLSR) 权值 回归系数 神经网络
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 输配电技术
研究方向 页码范围 26-29
页数 分类号 TM715
字数 2719字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7229.2012.07.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 滕欢 四川大学电气信息学院 62 531 12.0 21.0
2 张成 四川大学电气信息学院 16 176 8.0 13.0
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节点文献
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偏最小二乘法(PLSR)
权值
回归系数
神经网络
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