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一种基于异常值检测和群体智能优化神经网络的电价混合预测模型
引用本文:戴亮,何欣,崔力心,倪赛赛. 一种基于异常值检测和群体智能优化神经网络的电价混合预测模型[J]. 电子测试, 2015, 0(4): 54-56
作者姓名:戴亮  何欣  崔力心  倪赛赛
作者单位:国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州,730050
摘    要:为了提高短期电价预测精度,本文提出了一种将异常值检测、时间序列分析、神经网络以及群体智能算法相结合的混合算法。作为混合算法的具体实现,文中的异常值检测利用了残差比方法和正态分布方法,群体智能优化算法选取了粒子群(PSO)算法和布谷鸟(CS)算法。作为实例研究,本文将混合模型应用用于澳大利亚新南威尔士州短期电价预测中,结果表明,混合预测方法能在一定程度上提高模型的预测精度。

关 键 词:异常值检测  ARMA模型  BP神经网络  PSO算法  CS算法

A hybrid electricity price forecasting model based on outlier detection and swarm intelligence algorithm
Dai Liang,He Xin,Cui Lixin,Ni Saisai. A hybrid electricity price forecasting model based on outlier detection and swarm intelligence algorithm[J]. Electronic Test, 2015, 0(4): 54-56
Authors:Dai Liang  He Xin  Cui Lixin  Ni Saisai
Affiliation:Dai Liang;He Xin;Cui Lixin;Ni Saisai;State Grid Gansu Electric Power Research Institute;
Abstract:
Keywords:outlier detection  ARMA model  BP neural network  PSO algorithm  CS algorithm
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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