引用本文:李鹏,颜艳,郑武军,等.证据理论融合量子神经网络的短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2010,38(16):49-53.
,et al.[J].Power System Protection and Control,2010,38(16):49-53
【打印本页】   【下载PDF全文】   【查看/发表评论】  【EndNote】   【RefMan】   【BibTex】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被：浏览 4018次   下载 2538次 本文二维码信息
码上扫一扫！
分享到： 微信 更多
字体:加大+|默认|缩小-
证据理论融合量子神经网络的短期负荷预测
李鹏1, 颜艳2, 郑武军, 贾健夫3, 白波
1.浙江省衢州市开化县供电局，浙江 衢州 324300;2.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林 132012;3.吉林省电网培训中心，吉林 吉林132012
摘要:
提出一种用于电力系统短期负荷预测的量子神经网络方法。量子神经网络模型作为单一预测模型对负荷进行预测。利用神经网络，非线性回归模型对预测的历史误差和预测时点的外界影响因素进行分析建模，建立每个模型的可信度评价模型。采用证据理论对每个模型的可信度进行分析评价和合成，确立最终的模型组合预测权值。通过该权值对相应的预测结果进行加权求和得到最终的预测结果。实例表明，该方法能提高预测的精度，是有效可行的。
关键词:  负荷预测  量子神经网络  D-S证据理论
DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2010.16.010
分类号:
基金项目:
,et al
Abstract:
Key words:  
  • 1
X关闭
  • 1
X关闭