一种基于异常值检测和群体智能优化神经网络的电价混合预测模型

戴亮; 何欣; 崔力心; 倪赛赛

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一种基于异常值检测和群体智能优化神经网络的电价混合预测模型

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为了提高短期电价预测精度,本文提出了一种将异常值检测、时间序列分析、神经网络以及群体智能算法相结合的混合算法。作为混合算法的具体实现,文中的异常值检测利用了残差比方法和正态分布方法,群体智能优化算法选取了粒子群(PSO)算法和布谷鸟(CS)算法。作为实例研究,本文将混合模型应用用于澳大利亚新南威尔士州短期电价预测中,结果表明,混合预测方法能在一定程度上提高模型的预测精度。

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来源
《电子测试》 |2015年第2x期|54-56|共3页
作者
戴亮; 何欣; 崔力心; 倪赛赛;
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作者单位

国网甘肃省电力公司电力科学研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的调度、管理、通信;人工神经网络与计算;
关键词
异常值检测; ARMA模型; BP神经网络; PSO算法; CS算法;

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