基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列短期电力负荷预测

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2、古＇－邊襄津＇．＇；，｜等音今诗．■．超芯撞辛午．ＴＰ：公开１８３密级国内图书分类号：６２？１．３国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文某于双隐藏层神经网络和混巧时间序列的爲期电力负荷预测２Ｍ３年级姓名周凯文申请学位级别专业控制理论与控制工程指导老师张翠芳二零一六年五月五日ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＰ１８３Ｕ．Ｄ．Ｃ：６２１．３ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔ；ｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭ江ｓｔｅｒＤｅｒｅｅＴｈｅｓｉｓｇＳＨＯ

3、ＲＴ－ＴＥＲＭＬＯＡＤＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧＢＡＳＥＤＯＮＤＯＵＢＬＥＨＩＤＤＥＮＬＡＹＥＲＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＡＮＤＣＨＡＯＴＩＣＴＩＭＥＳＥＲＩＥＳＧｒａｄｅ：２０１３Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｈｏｕＫａｉＷｅｎＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：Ｍ江ｓｔｅｒＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：Ｃｏ打ｔｒｏｌＴｈｅｏｒａｎｄｙＣｏｎｔｒｏｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ；ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺｈａｎＣｕｉｆａｎｇｇ．１Ｍａ５２０６ｙ，西南交

4、通大学学位论文版权使用授巧书文的规定，同意学校保留并向国家本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大、学可Ｗ将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．；保密□，在年解密后适用本授权书２．不保密材，使用本授权书。＂＂（请在Ｗ上方框内打Ｖ）指导老师签名：学位论文作者签名：曰期＾心ｒ＜ｒ：日期：西南交通大学硕±学位论文主要工作（贡献）声明本人在

5、学位论文中所做的主要工作或贡献如下：本文的主要目的是研究基于新的特征提取方法（ＤｙｎａｍｉｃＦｅａｔｕｒｅＮｕｍｂｅｒＳｅｌｅｃｔＤＦＷ、，双隐藏层Ｓｏｆｔｌｕｓｅ）ｐ型神经网络（ＤｏｕｂｌＬａｅｒＳｏｆｔＮｌｕｓｅｕｒａｌ＿ｙｐＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＤＬＳＮＮ和本文改进的变界多初值差分进化算法＿）（ＢｏｕｎｄａｒｙｃｈａｎｉｎＭｄｔｉｉｎｉｔｉａｌｖａ山ｅＤｉ筋ｒｅｎｔａｔｇｇ－ｉｌＥｖｏ山ｉｏｎ，ＢＭＤ的电力负荷预测巧，提高短期电力负荷预测精度。１．电力负荷数据在经过相空间重构之后会成为高维的向量数据，

6、本文在研究特征提取时发现，若固定特征值个数Ｃ７／的值不变，则计算效率较低。因此本文提出了一种根据预测向量的非线性强度来动态的确定Ｃ／／的值新的特征提取方法，即ＤＦＮＳ法。从仿真结果可Ｗ看出，本文提出的特征提取方法优于固定Ｃ７／值的方法。２．本文针对提高电力负荷预测精度问题进行深入研究，发现ｄＬＳＮＮ的学习＿巧合能力要强于单隐藏层Ｓｉｇｍｏｉｄ型ＮＮ，因此本文将ＤＬＳＮＮ应用于短期电力＿负何中。仿真结果显不ＤＬＳＮＮ预测效果比单隐藏Ｓｉｇｍｏｉｄ＿层型ＮＮ好很多。３．为解决梯度下降法易陷入局部最小值的，通常使用ＤＥ来帮

7、助其寻优问题。但ＤＥ有收敛速度慢等缺点一，因此本文提出种改进的ＤＥ算法，即ＢＭＤＥ，提高了ＤＥ算法的计算能力。仿真结果证明了ＢＭＤＥ的寻优效果有所改进。４．本文将ＤＦＮＳＤＬＳＮＮ，ＢＭＤＥ结合作为短期电力负荷＿，预测的核也算法，对实验数据进行预测。结果显示，本文提出的算法较于现今己有的算法在电力负荷预测精度上有一定的提高。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体

8、，均己在文中作了明确说明一。本人完全了解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：曰期：。