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基于小波与DBN的负荷预测模型
作者: 田庆安 郭玉锦 王文涛 河南省交通运输厅高速公路洛阳管理处 河南洛阳471000 轻工业钟表研究所 陕西西安710064 西安天和防务技术股份有限公司 陕西西安710064
关键词: 负荷预测 小波降噪 BP 深度置信网络 组合模型
摘要：针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络（DBN）局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.