计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (28): 225-227.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.064
汪克亮1,2,杨 力2,3
WANG Ke-liang1,2,YANG Li2,3
摘要: 电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其他预测模型进行了比较,该模型明显提高了电力需求预测的精度。仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性。同时,该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具。
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