基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测

• 作者: 何洪英 张红岩 彭寒平 缪志强 罗滇生 郭精人
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 母线负荷 神经网络 模糊网络 小波网络 灰色网络 混沌学习算法 组合模型
• 年，卷（期）: 2012,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 162-165
• 分类号: TP391
• 字数: 5226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.15.045

摘要

单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题.为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型.采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果.算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗滇生	湖南大学电气与信息工程学院	60	757	17.0	24.0
2	何洪英	湖南大学电气与信息工程学院	26	508	11.0	22.0
3	缪志强	湖南大学电气与信息工程学院	8	39	4.0	6.0
4	郭精人	湖南大学电气与信息工程学院	4	18	3.0	4.0
5	彭寒平	湖南师范大学数学与计算机科学学院	1	4	1.0	1.0
6	张红岩	湖南师范大学数学与计算机科学学院	1	4	1.0	1.0