基于BP神经网络与马尔可夫链的短期电价预测方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络与马尔可夫链的短期电价预测方法，包括以下步骤：(S1)建立短期电价预测的BP神经网络模型并进行初步预测，得到电价预测值；(S2)对步骤(S1)求得的电价预测值进行误差分析，并求出绝对百分比误差APE；(S3)采用模糊C‑均值聚类法对APE的马尔可夫状态空间进行划分，得到APE的马尔可夫链状态；(S4)根据APE的马尔可夫链状态，求出马尔可夫状态转移概率矩阵；(S5)根据马尔可夫状态转移概率矩阵，计算被预测时刻的APE状态概率向量；(S6)对电价预测值进行修正，得到最终的预测结果。与现有技术相比，本发明具有精确度高等优点。