| 基于混沌因子及相空间重构后的神经网络短期电价预测的研究 |
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| 引用本文： | 罗欣,周渝慧,郭宏榆.基于混沌因子及相空间重构后的神经网络短期电价预测的研究[J].电力系统保护与控制,2008,36(1). |
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| 作者姓名： | 罗欣 周渝慧 郭宏榆 |
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| 摘 要： | 影响电价因素众多,但在现实中不可能获得所有信息的资料,在这种信息不完全的情况下,为了更好地提高电价预测精度,通过分析电价和负荷时间序列的混沌性,用C-C方法分别重构其相空间,揭示出其本身蕴涵的规律,并采用数据挖掘技术中的相似搜索技术,挖掘出与预测日变化规律最相似的时间序列作为样本,利用BP神经网络这一具有高度自学习自适应能力的网络,拟合电价序列的重构函数.利用美国PJM电力市场的实际数据进行了实例预测,结果显示出良好的预测精度,并比传统BP网络能更好地预测休息日电价.
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| 关 键 词： | 电价预测 混沌理论 BP神经网络 数据挖掘技术 C-C法 |
Short-term price forecasting based on chaotic property and phase space recostructed neural networks |
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| LUO Xin,ZHOU Yu-hui,GUO Hong-yu.Short-term price forecasting based on chaotic property and phase space recostructed neural networks[J].Power System Protection and Control,2008,36(1). |
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| Authors: | LUO Xin ZHOU Yu-hui GUO Hong-yu |
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