基于RBF神经网络电力负荷预测
时间: 2023-09-21 17:09:49 浏览: 121
基于神经网络实现电力系统负荷预测附matlab代码
5星 · 资源好评率100%
基于RBF神经网络的电力负荷预测是一种常见的预测方法。RBF神经网络是一种前向网络,其中径向基函数用作隐含层的激活函数。通过将输入信号映射到隐含层空间,RBF神经网络可以对电力负荷进行非线性映射。与BP神经网络相比,RBF神经网络具有更高的精确度和较快的训练速度。
在RBF神经网络中,径向基函数的选择对于负荷预测非常重要。通常情况下,高斯函数被用作径向基函数,形成隐含层空间。输入层直接传递输入信号到隐含层,无需通过权重连接,从而将输入矢量映射到隐含层空间。这种映射关系在RBF的变换中心确定之后自然确定。RBF神经网络的输出是非线性的,而对于可调参数而言,网络输出是线性的。因此,RBF神经网络需要比BP神经网络更多的节点,但训练时间却较短,且具有更高的精确度。
基于RBF神经网络的电力负荷预测方法已经在多项研究中得到了应用。研究者们结合了分位数回归和RBF神经网络来预测电力负荷的概率密度。同时,还有研究使用RBF神经网络模型来进行电力系统的短期负荷预测。
因此,基于RBF神经网络的电力负荷预测方法在实际应用中具有一定的可行性和实用性。它能够通过非线性映射对电力负荷进行预测,并且具有较高的精确度和较快的训练速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于 RBF人工神经网络的电力系统短期负荷预测研究](https://blog.csdn.net/qq_42059684/article/details/131067010)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
阅读全文