基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法，本发明方法包括：一、基于灰色关联度的负荷序列关联性分析；二、基于最短距离法聚类确定多重BP神经网络的成员集；三、基于有效性指标确定多重BP神经网络的重数；四、还引入了动量因子，并采用多次计算求平均值的方式，改善BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高其抗振荡能力；五、将建立的多重BP神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高了其抗振荡能力，且多重BP神经网络相比传统BP神经网络预测模型，具有更好的预测效果。
基本信息
专利标题 ：
基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN106022954A
申请号 ：
CN201610323293.6
公开（公告）日 ：
2016-10-12
申请日 ：
2016-05-16
授权号 ：
CN106022954B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
刘天琪苏学能焦慧明何川
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市武侯区一环路南一段24号
代理机构 ：
成都信博专利代理有限责任公司
代理人 ：
张辉
优先权 ：
CN201610323293.6
主分类号 ：
G06Q50/06
IPC分类号 ：
G06Q50/06 G06Q10/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q50/00
特别适用于特定商业行业的系统或方法，例如 公用事业或旅游
G06Q50/06
电力、天然气或水供应
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2016-11-09 ：
实质审查的生效
号牌文件类型代码 : 1604
号牌文件序号 : 101687263195
IPC(主分类) : G06Q 50/06
专利申请号 : 2016103232936
申请日 : 20160516
号牌文件序号 : 101687263195
IPC(主分类) : G06Q 50/06
专利申请号 : 2016103232936
申请日 : 20160516
2016-10-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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