[发明专利]基于非线性自回归神经网络的负荷预测方法与系统有效
| 申请号： | 201810044466.X | 申请日： | 2018-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN108090629B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 赵志甲;刘浩怀;姚鸿达;许存腊;唐春明;彭凌西 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于非线性自回归神经网络的负荷预测方法，包括：收集用电侧负荷预测所需原始数据，并对原始数据进行标准化处理和分类，以得到若干训练样本数据、若干验证样本数据和测试数据；初始化神经网络的参数，并搭建神经网络；参数包括训练误差指标值和验证误差指标值；采用若干训练样本数据训练神经网络，并采用若干验证样本数据验证神经网络，以生成训练误差小于训练误差指标且验证误差小于验证误差指标的非线性自回归神经网络；将测试数据输入非线性自回归神经网络，以输出最终预测值。采用本发明实施例，能够提高用电侧负荷预测的准确性，同时本发明还提供基于非线性自回归神经网络的负荷预测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 非线性 回归 神经网络 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于非线性自回归神经网络的负荷预测方法，其特征在于，包括：收集用电侧负荷预测所需原始数据，并对所述原始数据进行标准化处理和分类，以得到若干训练样本数据、若干验证样本数据和测试数据；初始化神经网络的参数，并搭建神经网络；其中，所述参数包括训练误差指标值和验证误差指标值；采用所述若干训练样本数据训练所述神经网络，并采用所述若干验证样本数据验证所述神经网络，以生成训练误差小于训练误差指标且验证误差小于验证误差指标的非线性自回归神经网络；将所述测试数据输入所述非线性自回归神经网络，以输出最终预测值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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