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基于神经网络的短期电力负荷预测及其MATLAB实现
  • ISSN号:1672-3600
  • 期刊名称:《商丘师范学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:O29[理学—应用数学;理学—数学] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233030, [2]安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030
  • 相关基金:国家自然科学基金(11301001);安徽高等学校省级自然科学基金(KJ20132001);安徽财经大学校级重点研究项目(ACKY1402ZD).
中文摘要:

针对短期电力负荷预测问题,利用MATLAB软件建立日最高温度、日最低温度、日平均温度和平均湿度等气象因素对电力负荷的回归预测模型,具体对比给出BP神经网络与NARX神经网络两种回归预测结果,并通过对隐含层网络参数的调试对BP神经网络进行了适当的改进.

英文摘要:

For short-term power load forecasting problem, using MATLAB software to establish daily highest temperature, daily minimum temperature, daily average temperature and humidity of meteorological factors on the regression of power load forecasting model, the specific comparison shows the BP neural network with two kinds of NARX neural network regression prediction results, through the hidden layer of network parameters and the debugging for the appropriate improved BP neural network.

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期刊信息
  • 《商丘师范学院学报》
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:商丘师范学院
  • 主编:司林胜
  • 地址:河南省商丘市平原路55号
  • 邮编:476000
  • 邮箱:sqsysr@126.com sqsyzr@126.com
  • 电话:0370-3126863
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3600
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1303/Z
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国人文社科核心期刊,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:5467