基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测的任务书.docx

基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测的任务书
任务背景
随着经济的快速发展，人们对电力的需求越来越大。然而，由于电力资源相对有限，电力供应不能完全满足人们的需求。因此，对电力负荷的预测成为电力行业的一项重要任务。电力负荷预测能够帮助电力公司和政府制定合理的用电计划，保证电力供应的稳定性和可靠性，在一定程度上提高电力利用效率，节约电力资源。
在电力负荷预测中，时间序列分析是一种常用的方法。然而，传统的时间序列分析方法可能存在预测误差较大的问题。因此，基于人工神经网络和混沌理论的电力负荷预测方法被广泛研究。在这种方法中，混沌时间序列能够有效地提高预测精确度。
任务目标
本次任务旨在使用基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的方法进行短期电力负荷预测。任务目标包括以下几个方面：
1.熟悉电力负荷预测相关的基础知识，了解现有的预测方法以及它们的优缺点；
2.掌握双隐藏层神经网络和混沌时间序列的理论基础；
3.基于收集到的电力负荷数据，建立双隐藏层神经网络模型，并进行模型训练和测试；
4.使用混沌时间序列理论对电力负荷数据进行处理，得到混沌时间序列；
5.将混沌时间序列作为输入，继续训练神经网络模型，并进行预测；
6.对预测结果进行评估，分析模型的准确度和可靠性，指出模型存在的问题和改进之处。
任务步骤
1.熟悉电力负荷预测相关的基础知识，了解现有的预测方法以及它们的优缺点。
2.掌握双隐藏层神经网络和混沌时间序列的理论基础。
3.收集电力负荷数据，并将数据进行预处理，包括去噪、归一化等。
4.基于收集到的电力负荷数据，建立双隐藏层神经网络模型，并进行模型训练和测试。
5.使用混沌时间序列理论对电力负荷数据进行处理，得到混沌时间序列。
6.将混沌时间序列作为输入，继续训练神经网络模型，并进行预测。
7.对预测结果进行评估，分析模型的准确度和可靠性，指出模型存在的问题和改进之处。
8.撰写实验报告，包括任务背景、目标、步骤、结果分析等内容。
预期结果
通过本次任务，预期可以得到以下结果：
1.掌握电力负荷预测方法的基础知识，了解现有的预测方法以及它们的优缺点；
2.掌握双隐藏层神经网络和混沌时间序列的理论基础；
3.设计并实现基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测模型；
4.评估模型的准确度和可靠性，并指出存在的问题和改进之处；
5.撰写实验报告，总结任务完成情况，归纳经验教训，提出未来的研究方向。