基于混沌理论和Legendre正交基神经网络的短期负荷预测
100 积分
50
评分
4.7 积分- 详情
- 2021-08-07
- 简介
pdf
- 274KB
- 页数 5P
- 阅读 102
- 下载 27
考虑到短期负荷所具有的混沌特性和神经网络的非线性映射能力,提出了一种基于混沌理论的Legendre神经网络预测方法。该方法运用混沌理论对短期负荷数据进行向空间重构,并以欧式距离选取最佳训练样本,而后采用以Legendre正交多项式为隐含层神经元激励函数的三层神经网络进行训练,并运用训练好的网络进行预测。训练网络时,为了确定网络的最佳拓扑结构,文中引入了衍生算法来确定隐含层神经元的最佳个数。实例分析表明了该方法的可行性,且能得到较高的预测精度和良好的预测效果。
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
yangshen***
擅长:
土建 装饰 电气 给排水
- -
服务
- 6
商品
- -
人气
相关推荐
基于混沌理论和Legendre正交基神经网络的短期负荷预测 274KB
基于人工神经网络的短期负荷预测的研究 271KB
基于混沌理论和BP神经网络的某基地电力短期负荷预测 684KB
基于差分理论的短期负荷预测神经网络模型 78KB
基于混沌神经网络理论的小电陨短期电力负荷预测 162KB
基于神经网络与混沌理论的电力系统短期负荷预测 424KB
基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测 620KB
基于相似度与神经网络的协同短期负荷预测模型 277KB
基于RBF神经网络的负荷预测研究综述 196KB
基于RBF神经网络的负荷预测研究综述 196KB