基于Eleman回归神经网络的负荷预测模型

摘要：

本文提出了一种基于Eleman回归神经网络的负荷预测模型.文中首先对非线性ARMA(p,q)时间序列预测模型进行了深入的理论分析,通过推导得到了用Eleman回归神经网络表示的非线性预测模型,这种模型的优点是输入层和输出层都只有一个神经元,简化了网络结构的设计.最后给出了用日负荷数据建模的实例.

关键词： 负荷预测 回归神经网络 非线性模型 电力系统

作者: 谢宏 程浩忠

作者单位: 上海交通大学电气工程系

会议类型: 国内会议

会议名称: 2003年全国高等学校电力系统及其自动化专业第十九届学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 1607-1610

在线出版日期: 2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）