期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]龙岩学院继续教育学院,福建龙岩364012
年 份:2016
卷 号:38
期 号:5
起止页码:78-80
语 种:中文
收录情况:NSSD、普通刊
摘 要:针对BP神经网络的问题与不足,提出小波神经网络电力负荷预测模型。仿真实验结果表明,小波神经网络可根据信号的时频特性进行动态调整,有利于减少权值参数,缩短训练时间,在隐节点数目和所需训练样本等方面都表现出很大的优越性,对于电力负荷预测具有较高的精度,是可行的。
关 键 词:小波神经网络 电力负荷 预测
分 类 号:TP301.6]
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