人工智能-基于混沌神经网络的电力负荷预测.pdf下载

weixin_39820780 2022-06-28 09:12:17

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人工智能-基于混沌神经网络的电力负荷预测.pdf

本文的研究成果表明，将BEMPSO算法与混沌神经网络相结合的负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度，这对于电力系统负荷预测来说是一个非常重要的突破。这种改进方法不仅可以提高预测的准确性，还可以增强模型对...

传统的预测方法包括统计模型、灰色预测、混沌理论预测等，但随着人工智能的发展，神经网络预测方法因其强大的非线性建模能力而受到广泛关注，尤其是BP神经网络。 BP（Back Propagation）算法是一种广泛应用的监督式...

常见的负荷预测方法如时间序列分析、神经网络、模糊系统建模、GM(1,1)模型、遗传算法、混沌学习算法等，各有优缺点。例如，时间序列分析简单但忽略了负荷变化，神经网络能处理复杂因素但训练时间长，而支持向量机...

此外，随着大数据和计算能力的提升，混沌理论与其他先进技术（如机器学习、人工智能）的结合，将进一步推动电力系统负荷预测的精度和实用性。综上所述，混沌理论为电力系统负荷预测提供了新的视角和强大的工具，...

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