基于自回归和神经网络算法加权组合的负荷预测 load forecasting based on weighted combination between autoregression and neural network algorithm.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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基于自回归和神经网络算法加权组合的负荷预测 load forecasting based on weighted combination between autoregression and neural network algorithm.pdf

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基于自回归和神经网络算法加权组合的负荷预测 load forecasting based on weighted combination between autoregression and neural network algorithm

第24卷第5期广东电力 Vbl．24NO．5 GUANGDONGE1．ECFRICPOWER 2011 2011年5月 May 基于自回归和神经网络算法加权组合的负荷预测吕福琴 (宁夏石嘴山电力局，宁夏石嘴山753000) 摘要：针对时间序列法的自回归动平均模型和神经网络算法在负荷预测中的不足，提出对这两种预测结果采用加权组合方法，在不同时期的负荷预测采用不同的加权值来提高预测结果的精确度。通过算例分析短期负荷预测和长期负荷预测，证明采用加权组合方法的预测结果比自回归动平均模型和神经网络算法分别预测要准确。关键词：负荷预测；自回归动平均模型；神经网络算法；加权组合 1)05—0069-04 中图分类号：TM715．1 文献标志码：B 文章编号：1007-290X(201 Load Basedon Combinationbetween ForecastingWeighted Autoregression andNeuralNetwork Algorithm LV Fu-qin ElectricPower 753000，China) (Shizuishan Bureau，Shizuishan，Ningxia Abstract：Inviewof of modelandneuralnetwork oftime integratedmovingaverage algorithm disadvantagesautoregressive thetwo combination seriesmethodinload that resultsshould paper forecasting adoptweighted forecasting，theproposes methodandload indifferentshould differentto of results． forecasting stages adopt weightspromoteaccuracyforecasting Short-termload and are via that resultfrom provesforecasting forecastinglong-termforecastinganalyzedexamples，which ismore thanthatfromeither modelor combinationmethod accurate weighted