基于软计算范式的捷克共和国短期负荷预测模型
人工智能
2007-05-23 v1
摘要
本文对六种软计算模型进行了比较研究，即多层感知器网络、Elman递归神经网络、径向基函数网络、Hopfield模型、模糊推理系统和混合模糊神经网络，用于捷克共和国的每小时电力需求预测。这些软计算模型使用七年来的实际每小时负荷数据进行了训练和测试。本文对所提出的技术在预测提前两天电力需求方面的表现进行了比较。仿真结果表明，混合模糊神经网络和径向基函数网络是电力需求分析和预测的最佳候选模型。
引用
@article{arxiv.cs/0405051,
title = {Short Term Load Forecasting Models in Czech Republic Using Soft Computing Paradigms},
author = {Muhammad Riaz Khan and Ajith Abraham},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0405051},
year = {2007}
}