基于BP和多项式拟合模型在电力系统短期负荷的研究
100 积分
50
评分
4.7 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 517KB
- 页数 4P
- 阅读 103
- 下载 28
针对电力系统短期负荷数据进行预测分析,以兰州地区某天电力系统负荷值为样本,分别运用BP神经网络和多项式拟合,给出了预测数据的残差和相对误差。对预测数据进一步分析后,剔除相对误差较大的4组数据再次进行拟合,可使相对误差平均值远低于电力系统短期负荷预测相对误差(5%),提高了模型精度。该文提供的方法在电力系统短期负荷、股价分析、经济效益等领域的同类数据分析中有参考价值。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
8212***
擅长:
土建 给排水 暖通
- 4.5
服务
- 3
商品
- 134
人气
相关推荐
基于BP和多项式拟合模型在电力系统短期负荷的研究 517KB
改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用 429KB
电力系统短期负荷预测的研究 370KB
基于RBF神经网络模型的电力系统短期负荷预测 241KB
电力系统短期负荷预测方法研究 15.4MB
粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用 327KB
BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用 250KB
基于SVM短期电力负荷预测模型研究 157KB
电力系统短期负荷预测的静态分析 2.4MB
电力系统短期负荷预测分析 1.5MB