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文檔簡介
1、電力需求預(yù)測是電力規(guī)劃的重要組成部分,電力需求預(yù)測的結(jié)果在一定程度上決定了未來規(guī)劃期內(nèi)電力系統(tǒng)的發(fā)展。
本文選擇目前最為流行的模糊回歸、灰色預(yù)測和BP網(wǎng)絡(luò)三種預(yù)測模型進(jìn)行了研究和探討,并以實際示例驗證了組合預(yù)測確能改善單一模型之預(yù)測能力,并驗證了組合預(yù)測可將各模型所使用的理論信息綜合利用,有助于提高預(yù)測的精確度。
本文使用三角模糊數(shù),建立了求解模糊回歸系數(shù)的線性規(guī)劃模型;為了減少初始數(shù)據(jù)震蕩對預(yù)測模型的影響,本文提出
2、了擬合降幅法,以擬合曲線為中心,設(shè)計壓縮算子減少殘差幅度;對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究,本文使用遺傳算法加快BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,克服BP算法容易局部收斂的弱點;對BP算子還使用了變學(xué)習(xí)速率的方法以加快其收斂速度;對交叉算子使用多種交叉算子的方案。
本文實證了等權(quán)平均組合模型的有效性,說明該預(yù)測方法是可以采用的一種比較穩(wěn)妥的方法;本文提出了實際值與平均值相結(jié)合的辦法確定組合預(yù)測的回歸系數(shù)的方案,可以解決在中長期電力需求預(yù)測中由
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