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DB小波与RBP神经网络的短期电力负荷预测

作者:张费 宋万清短期负荷预测db小波回归bp神经网络

摘要:基于DB小波与BP神经网络,提出一种DB小波与RBP神经网络的方法对短期电力负荷预测.运用DB小波能够精确地提取时间序列的细微特性和RBP网络的输出反馈作为输入神经元数据增加了数据信息量的特点,构建了DB与RBP预测模型,经实际数据证明该方法提高了预测的精确性.

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上海工程技术大学学报

《上海工程技术大学学报》(CN:31-1598/T)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海工程技术大学学报》主要发表自然科学、工程技术、经济管理等学科有创见的学术论文、重要科研成果、重大学术问题的述评、综述。推动教学、科研、技术服务水平的提高,交流科技信息,活跃学术气氛,推广科技成果。

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