《表1 Elman神经网络参数设置》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种基于杂交模型的电力负荷短期预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

ARIMA模型中的窗口宽度取10，模型阶次的优化采用BIC标准。这里，从数据库中每个月取2组，共48组数据，每组包含96个样本（时间尺度为30分钟）。在相似日的选择方面，选择最近10日相同时刻的负荷数据作为学习样本。以当前时刻的温度、湿度、节日类型以及上一时刻的负荷值作为Elman神经网络的输入；输出向量为当前时刻负荷值。此外，由于电力负荷功率的数量级较大，输入和输出样本作归一化处理，各参数的默认值如表1所示。