电力负荷时间序列混沌特性分析.doc

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2017-09-04 发布于天津
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相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究李昕方法分别求得时间延迟和嵌入维数并由此得到系统最大李雅普诺夫指数证明其具有混沌特性然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构在此基础上利用支持向量回归算法神经网络模型的预测结果进行对比结果表明这是一种误差小精度高的电网负荷预测方法器关键词支持向量回归混沌相空间重构电力负荷预测中图分类号文献标识码文章编号灰色预测模型选取适当的嵌入维数和延迟时间就可以用相空间重构方法得到相空间中的数据集式中为维相空间中的相点为相点个数且写为矩阵形式即为相空间的预

相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究* 李昕，，CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数，并由此得到系统最大李雅普诺夫指数，证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构，在此基础上利用支持向量回归算法（PSR-SVR）BP神经网络模型的预测结果进行对比，结果表明，这是一种误差小，精度高的电网负荷预测方法器。关键词: 支持向量回归; 混沌; 相空间重构; 电力负荷预测中图分类号: TM714 文献标识码: A 文章编号：1001-1390（2014）00-0000-00Study on Power Load Foreca