基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测

摘要

利用灰色理论中累加生成方法能够削弱负荷中随机成分的特点,以及人工神经网络可以逼近任意函数的能力,对具有任意变化规律的数据序列进行拟合和预测.实验结果表明,基于灰色理论和神经网络的最优组合模型的平均相对误差为1.307%,比BP神经网络预测和灰色理论模型预测的精度更高,具有明显优势.