基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的短期用电量预测

摘要：

Elman神经网络由于其具有无限逼近和适应时变特性的能力被广泛用于动态数据预测.短期的用电量存在多种不确定影响因素, 为了将所有影响因素考虑其中, 引入混沌时间序列的重构相空间技术.由于神经网络在非线性函数中对于峰值预测偏差较大, 粗糙集理论可以对其做出修正.因此, 引入混沌时间序列理论和粗糙集理论改进Elman神经网络并进行建模.模型应用嵌入维度和延迟时间重构相空间恢复原来系统的动力学形态, 将处理好的数据代入Elman神经网络进行用电量预测.最后引入粗糙集修正误差较大的峰值点, 提高预测精度.收集了Heriot-Watt大学某宿舍楼30天的用电量数据, 以5 min为计数频率共8 640个计数点作为数据集进行预测仿真.预测结果与Elman神经网络和混沌时间序列Elman神经网络进行对比, 验证了该模型在短时间预测的有效性.

关键词：混沌时间序列、Elman神经网络、粗糙集、用电量预测

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金项目资助71572126

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：23-30