典型文献
基于相似月和Elman神经网络的行业月度售电量预测
文献摘要：
为了提高售电量预测的精度并完善售电量预测体系,提出了一种结合历史相似月的Elman神经网络组合预测模型.利用历史相似月模型可以快速辨别历史数据的特点,通过对各类售电对象的详细数据及外部影响因素分析处理,找到与待预测月目标售电对象相类似的一组历史数据,作为Elman神经网络的输入数据来完成该类售电对象的预测.然后将各售电对象的预测数据组合得到总月度预测售电量.算例仿真研究表明,该组合预测方法与单一Elman神经网络预测方法相比,预测精度更高,收敛性能更好,具有较好的应用前景.
文献关键词：
售电量预测;历史相似月模型;Elman神经网络;灰色关联度
中图分类号：
作者姓名：
孙旺青;刘晓峰;何沁蔓
作者机构：
南京师范大学 南瑞电气与自动化学院,南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]孙旺青;刘晓峰;何沁蔓-.基于相似月和Elman神经网络的行业月度售电量预测)[J].电力需求侧管理,2022(04):53-58
A类：
历史相似月模型,标售
B类：
Elman,月度,售电量预测,预测体系,组合预测模型,辨别,历史数据,细数,外部影响因素,分析处理,相类,输入数据,预测数据,仿真研究,该组,组合预测方法,神经网络预测,收敛性能,灰色关联度
AB值：
0.257903
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