《表3 各种算法性能比较Tab.3 Performance comparison of various algorithms》

  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

《基于改进卡尔曼滤波算法的短期负荷预测》

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

利用数据样本，采用改进轮盘法确定训练样本及测试样本。搭建具有56个节点的BP神经网络，建立BP神经网络负荷预测模型，进行负荷预测。采用高斯核函数作为基函数，并采用罚函数的方式处理约束条件，构建RBF神经网络作为预测模型。将网络的输入、输出节点作为模糊系统的输入、输出信号，神经网络的隐含节点用来表示隶属函数和模糊规则，采用最小二乘法来进行学习，构建模糊神经网络进行预测。将各种智能算法的预测结果与本文提出的算法预测结果作比较，见表3。