首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部专业
非线性科学
系统科学
学报及综合类
自然科学丛书、文集、连续性出版物
自然科学教育与普及
自然科学理论与方法论
自然科学现状及发展
自然科学研究方法
按
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目英文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
检索
基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法
引用本文:
姜竹楠,刘峰,于文波.基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法[J].长沙水电师院学报,2007,22(2):34-38.
作者姓名:
姜竹楠
刘峰
于文波
作者单位:
沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136
摘 要:
准确的负荷预测是电力系统做出合理调度的重要依据.提出基于小波包能量和神经网络理论的短期负荷预测新方法,将负荷序列进行小波包分解,提取小波包能量作为径向基神经网络负荷序列的输入特征量.大量的预测实例分析表明,所提出的预测方法具有稳定性和准确性.
关 键 词:
小波包能量
径向基神经网络
特征量提取
支持向量机
负荷预测
文章编号:
1673-9140(2007)02-0034-05
收稿时间:
2006-12-10
A novel method of short-time load forecasting based on wavelet packet feature extracting and radial basis function network
Authors:
JIANG Zhu-nan
LIU Feng
YU Wen-bo
Abstract:
Keywords:
wavelet packet energy
RBF neural network
feature vectors extracting
SVM
load forecasting
本文献已被
维普
等数据库收录!
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号