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应用扩展自组织映射网络研究了06电力系统峰值负荷预测问题.首先采用了传统的K0honen自组织映射(SOM)网络学习和拟合以气候变量为参数的负荷时间序列.为了进一步提高预测的准确度,应用了一种基于误差校正学习规則的扩展SOM算法,通过平均各个神经元的输出值得到峰值负荷的估计值。在仿真研究中,采用了纽约市的电力负荷数据为研究对象。证明了所提出方法的有效性。