基于EMD和RBFNN的冷负荷组合预测模型

李小红; 白伟丽

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基于EMD和RBFNN的冷负荷组合预测模型

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针对冷负荷预测问题,提出了一种基于相空间重构(PSR)、经验模态分解(EMD)和径向基神经网络(RBFNN)的冷负荷组合预测模型。该模型首先利用经验模态分解方法,把冷负荷序列分解为少数模态分量,然后利用分组分量法将其分为多个高频子分量、总低频分量和残余量,最后以PSR为基础对各分量利用RBFNN方法建模并将预测结果重构。该方法应用于实际冷站负荷预测后,与单一RBFNN、SVM、LSSVM及基于EMD的SVM、基于EMD的RBFNN5类方法进行比较,结果表明该方法对冷负荷预测精度有明显提高。

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来源
《电脑与电信》 |2022年第1期|75-80|共6页
作者
李小红; 白伟丽;
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作者单位

广东白云学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
冷负荷预测; 经验模态分解; 相空间重构; 径向基神经网络; 组合预测;

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