公开(公告)号：CN109063892A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810660031.8

申请日：2018-06-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 牛东晓 ,  康辉 ,  浦迪 ,  戴舒羽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06K9/6269 ,  G06N3/0445 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了属于一种基于BP‑LSSVM组合优选模型的工业电量预测方法。该方法首先对输入数据进行分析处理；使用历史用电量影响因素作为自变量，历史用电量为因变量进行样本训练，分别构建BP预测模型和LSSVM预测模型，采用BP‑LSSVM组合优选方法，对模型进行学习训练，并根据模型的训练学习，求解出预测相对误差；然后，分别针对两种模型的预测误差求出误差标准差，再根据误差标准差计算出两个模型的权重。最后，根据两个模型的预测结果和权重计算得到优选组合模型预测值及预测误差。本发明的能够实现全局最优、且预测精度更为理想，为工业用电量的准确预测提供了一种新思路。