神经网络短期负荷预测中的数据分析

摘要：

在神经网络短期负荷预测中,输入数据的复杂性和冗余性给网络训练的效率和预测精度造成了显著的负面影响,本文采用输入变量贡献分析方法,根据输入变量对输出贡献的大小划分主要变量和次要变量;在保留主要变量的基础上再采用主成分分析方法消除变量间的线性相关.针对经分析处理后的数据建立的神经网络,结构大为简化,训练时间大幅度缩短,预测精度亦有一定程度的提高.

关键词： 短期负荷预测 神经网络 输入变量贡献分析 主成分分析 电力网络

作者: 袁严辉 俞集辉

作者单位: 重庆大学电气工程学院(重庆)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国电工数学学术年会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 192-196

在线出版日期: 2001-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）