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基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的短期用电量预测
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：近年来，随着能源消费的快速增长，提高电力系统的可靠性和稳定性已经成为重要的研究方向。用电量预测对电力系统的规划和运营至关重要。本文提出了一种基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的短期用电量预测方法。该方法使用粗糙集作为特征选择的工具，提取用电量预测所需的关键特征。然后使用混沌时间序列方法，对电力系统用电量进行建模。最后，使用Elman神经网络对建模结果进行预测。通过对实际用电量数据进行实验，结果表明该方法能够有效地预测短期用电量。
关键词：粗糙集；混沌时间序列；Elman神经网络；用电量预测
1.引言
用电量预测是电力系统规划和运营中的一个关键问题。准确地预测用电量能够帮助电力系统管理者做出合理的决策，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。传统的用电量预测方法往往依赖于经验和统计分析，缺乏准确性和稳定性。为了提高用电量预测的准确性，本文引入了粗糙集和混沌时间序列Elman神经网络的方法。
2.相关工作
粗糙集是一种基于不完整信息的数据挖掘方法，能够从复杂的数据集中提取有用的知识。在用电量预测中，粗糙集可以对大量的电力数据进行处理，提取关键的特征，从而减少数据的维度和噪声。混沌时间序列是一种非线性、非周期、非高斯的时间序列模型，能够反映电力系统的复杂动态特性。Elman神经网络是一种具有反馈连接的前馈神经网络，能够处理时间序列数据，适用于用电量预测问题。
3.研究方法
3.1数据预处理
首先，对实际的用电量数据进行预处理。包括数据的缺失值处理、离群值处理和数据标准化等。
3.2特征选择
使用粗糙集方法对电力数据进行特征选择。通过计算属性的核依赖度，找到最具有预测能力的特征。
3.3混沌时间序列建模
将选取的特征进行混沌时间序列建模。混沌时间序列的建模方法可以通过混沌特征和动态模拟来实现，能够反映电力系统的非线性和复杂动态特性。
3.4Elman神经网络训练与预测
将混沌时间序列的数据作为Elman神经网络的输入，进行训练和预测。Elman神经网络通过反馈连接能够捕捉时间序列数据之间的依赖关系，提高用电量预测的准确性。
4.实验结果与分析
使用实际的用电量数据进行实验，比较了不同方法的预测效果。结果表明，基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的方法能够有效地预测短期用电量，具有较高的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的短期用电量预测方法。通过实验结果表明，该方法能够提高用电量预测的准确性和稳定性。未来的工作将进一步改进该方法，提高用电量预测的性能。
参考文献：
[1]张三,李四.基于粗糙集的用电量预测方法.电力系统与清洁能源,2020.
[2]王五,赵六.基于混沌时间序列的电力系统建模.电力系统技术,2019.
[3]陈七,刘八.Elman神经网络在用电量预测中的应用.计算机科学与技术,2018.