提升短时负荷序列预测精度的混沌时间序列与优化DRNN方法

本文主要关注于提升短时负荷系列的预测准确性，针对传统神经网络方法存在的缺陷，作者提出了一种结合混沌时间序列分析与优化的诊断递归神经网络（Diagonal Recurrent Neural Networks, DRNN）方法。研究的核心在于重构相空间的嵌入维度作为DRNN的输入，并采用自适应动态反向传播（Adaptive Dynamic Backpropagation, AD BP）算法进行网络训练。 在设计上，作者对DRNN的连接权重进行了优化，通过修改遗传算法来寻找最佳权重组合。这种优化策略将优化结果视为网络的初始权重，从而提高了预测精度。这种方法特别适用于处理具有混沌特性的短期负荷数据，因为混沌时间序列的复杂性通常难以被传统的线性模型准确捕捉。 研究发现，该混合神经遗传方法在预测短时负荷时表现出显著的优势，能够有效地捕捉到负荷变化的非线性和随机性，从而提高预测的精确度。此外，应用实例验证了新方法的有效性和可行性，证明了它在实际负荷预测中的优越性能，为电力系统调度、能源管理等领域提供了强有力的工具。 这篇文章的重要贡献在于开发出一种新型的短时负荷预测技术，不仅提高了预测的准确性，还提升了预测速度，对于电力行业的实时决策支持以及资源调度具有重要的实际价值。通过结合混沌理论和深度学习的优势，该方法有望在未来成为电力负荷预测领域的一个重要研究方向。