基于BP神经网络的湖北省水电发电量预测模型

【摘要】：为了精确预测湖北省水力发电量 ,通过分析湖北省水力发电量数据特点 ,给出了BP神经网络预测湖北省水电发电量的关键技术 ,并采用实例进行预测 ,与常用的自回归求和滑动平均法进行了对比。预测结果显示 ,此方法辩识周期性波动时间序列很有效。 【作者单位】： 武汉大学动力与机械工程学院!430072 武汉大学动力与机械工程学院!430072 武汉大学动力与机械工程学院!430072 武汉大学动力与机械工程学院!430072
【关键词】： 人工神经网络 水力发电 发电量预测 预测模型 季节性
【分类号】：TP183
【正文快照】： 对具有趋势性和季节周期变化规律的时间序列过程的辨识、预测 ,常用的方法是自回归求和滑动平均法 (ＡＲＩＭＡ)。该方法虽然在理论上较完善 ,但较繁琐、复杂、难理解 ,预测费用较高。本文采用人工神经网络模型分析此种过程 ,并用于湖北省水力发电量的预测。1　水力发电量模

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