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[00030045]基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法
联系人： 四川大学
所在地：四川 成都市
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技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法，本发明方法包括：一、基于灰色关联度的负荷序列关联性分析；二、基于最短距离法聚类确定多重BP神经网络的成员集；三、基于有效性指标确定多重BP神经网络的重数；四、还引入了动量因子，并采用多次计算求平均值的方式，改善BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高其抗振荡能力；五、将建立的多重BP神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高了其抗振荡能力，且多重BP神经网络相比传统BP神经网络预测模型，具有更好的预测效果。
