基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

针对传统的电力负荷预测的不足，利用Elman神经网络时变能力强、误差可控、预测精度高等优点，提出一种基于循环结构Elman神经网络的电力负荷预测模型。采用学校实习基地的某企业半个月的电力负荷历史数据作为原始数据，并通过MATLAB平台进行仿真，对提出的预测方法和模型进行了研究，分析检验所建立模型的实际预测能力。首先对负荷样本数据归一化运算，使Elman神经网络输入层变量集中在[0,1]区间内，再对所建立的网络模型进行训练，使系统具备适应时变能力，增强系统全局稳定性。仿真分析结果显示：基于Elman神经网络的电力负荷预测模型预测误差小、精度高，预测速度快，表明了所提出的预测模型具有一定的实用价值。     

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1,1）模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM（1,1）的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM（1,1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。     

灰色Elman神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论与Elman神经网络模型结合,建立矿井瓦斯涌出量预测模型。灰色系统能较好地预测变化的趋势,而Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点。对于煤矿生产中瓦斯涌出量的预测,两者结合能够发挥各自的优势,以某煤矿矿井为例,影响瓦斯涌出量的因素为预测因子建立灰色理论与Elman神经网络融合的预测模型。结果表明,灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型,提高了预测精度,达到了很好的预测效果。     

基于Elman网络的电力负荷预测研究

电力系统负荷与诸多影响因素之间是一种强耦合、多变量、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性。传统预测方法精度不高,而采用动态回归神经网络(Elman)能更直接、更有效地反映系统的动态特性。该文建立了基于Elman神经网络的电力负荷预测模型,通过MATLAB仿真预测,对比Elman神经网络和BP神经网络的预测效果。仿真实验证明了Elman神经网络具有良好的动态特性、较快的训练速度、高精度等特点,表明Elman预测模型是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

基于灰色GM(1,1)模型的时间序列预测研究

基于灰色理论GM(1,1)模型,结合Elman神经网络组成灰色神经网络模型。模型的输出误差作为一个新的时间序列,通过Elman神经网络对误差序列进行拟合和预测,更大限度地减小预测误差。GM(1,1)模型所需要的数据少,方法简单;Elman神经网络是动态的神经网络对历史数据具有高度的敏感性。这种灰色理论与动态神经网络的组合模型,比起单个的预测模型提高了预测精度,通过分析和验证表明,该方法实用有效。     

基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型

为衡量网络运行负荷和运行状态，对网络进行合理规划，在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上，结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果，以及神经网络补偿器，提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型，仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于灰色理论的电力系统负荷预测模型

为方便并精确地预测电力系统负荷,采用灰色理论建立负荷预测模型.深入分析灰色生成方法和灰色建模过程,并用1组典型电力系统负荷数据和某电力市场实际数据分别构造相应的预测模型.预测结果表明采用灰色系统预测电力系统负荷是可行的.     

灰色变异粒子群算法在电力负荷预测中的应用

由于电力负荷量是电力系统发展的基础,因此提高电力负荷量预测的准确性有利于电力系统的快速发展. 本文利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出了灰色变异粒子群组合预测模型来预测电力负荷量,提高了电力负荷预测的精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析. 结果表明,此组合预测模型的精度优于单一的灰色预测模型,且优于其他几种预测算法,该组合模型能很好地预测电力负荷量,为电力系统的决策和发展提供了可靠的科学数据.     

基于Elman神经网络的短期天然气负荷预测建模与仿真

天然气负荷预测天然气负荷准确预测是天然气管网的优化的基础。短期天然气负荷变化呈现伪周期性和随机性。为了提高天然气负荷的预测精度,提出一种基于Elman神经网络天然气负荷预测模型,并采集某企业的天然气负荷数据进行仿真,并BP神经网络预测模型进行了对比分析,仿真结果验证所建立预测模型是可行且有效的,具有一定的应用价值。     

基于级联网络的短期电力负荷预测研究

电力系统负荷预测通过对历史数据分析,预测未来需求,利用经典的Kohonen网络、Elman神经网络和粒子群优化算法建立级联网络预测模型,为了对电力系统短期精确预测,提出了处理非线性问题和解决负荷预测问题.对级联网络预测模型不但能够综合各种单一预测模型的优点,而且能够随时间的推移使结构不断变化,可以减少负荷预测的工作量.用三种神经网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,验证了级联网络预测算法的有效性和良好的应用前景.