基于元学习的时变非线性负荷预测组合算法

摘要：

单一的预测算法或多或少存在着归纳偏置,由此导致了系统偏差的普遍性.提出了一种基于元学习的时变非线性组合预测算法,该算法在进行组合预测时将序列的特征属性和基预测器预测的结果形成元知识,作为元预测器的输入,从而发现并且纠正基预测器的系统偏差.在元预测器中,通过门控网络确定各基预测器的权重,保证了权重的时变性和非负性.将该算法应用于电力负荷超短期预测,预测结果表明,该算法的预测精度高于单一预测算法和常用的线性和非线性组合算法.

关键词：组合预测、元学习、门控网络、负荷预测

所属期刊栏目：35

分类号：TM715;TM744(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：电子信息产业发展基金信部运[2004]479号

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-16,21