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杨春霞,王耀力,王力波,常青.基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测[J].电测与仪表,2019,56(10):82-86,98.
Yang Chunxia,Wang Yaoli,Wang Libo,Chang Qing.Application of a new wavelet neural network in short-term electricity price forecasting[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(10):82-86,98.
基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测
Application of a new wavelet neural network in short-term electricity price forecasting
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.010.013
中文关键词:  小波神经网络  随机矢量函数连接型网络  新型小波链神经网络  电价预测
英文关键词:wavelet neural network, random vector functional link net, new wavelet functional link neural network, electricity price forecasting
基金项目:全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目(2016-ZX-095)
           
作者中文名作者英文名单位
杨春霞Yang Chunxia太原理工大学
王耀力Wang Yaoli太原理工大学
王力波Wang Libo太原理工大学
常青Chang Qing太原理工大学
摘要点击次数: 1767
中文摘要:
      摘 要:针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,本文提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络(NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对NW-FLNN神经网络、逆传播BP神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较BP神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0.0317,满足实时性要求。
英文摘要:
      Abstract:Aiming at the slow convergence speed and easy to fall into the local extremum of traditional neural network, an improved wavelet neural network is proposed in this paper to realize the global optimization of network. Firstly, a novel wavelet functional link neural network (NW-FLNN) is constructed by combining wavelet neural network with random vector functional link net. Secondly, the wavelet basis function is introduced into the hidden layer of neural network, and the gradient correction method is used to train the network model. Finally,the New South Wales state electricity price data of Australia is selected as the experimental dataset, and the prediction performance of the new wavelet neural network, the back propagation neural network and ordinary wavelet neural network are compared, respectively. The experimental results show that the new network prediction model has better performance than BP neural network and wavelet neural network. It can significantly reduce the number of network iteration and the number of hidden neurons, and the average percentage error is reduced by 0.0317, which meets the real-time requirements.
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