1、指数平滑模型优选平滑系数的方法者进行了大量的研究，提出了多种，改进模型，。灰色预测有很多优点，所需要的数据相对较少，且并不需要完全掌握数据的变化趋势与分布规律，计算过程非常方便，同时在短期预测中精度能达到比较好的水平。应用中，新信息的意义要远高于远期的数据，这被称为“新息优先”。般来说，当数据拥有较大的灰度，即数据的离散程度越大，模型的预测效果将会越差，中长期的电力负荷预测各期数据值比较分散，所以传统的灰色预测法很难适用于这种情况。虽然如此，人们仍然对将灰色预测法应用于中长期预测进行了大量的尝试，并都获得了不错的效果。文献引入变权缓冲算子，通过对原始负荷数据进行动态预处理，以此来改进灰色模型，增强了模型的适应性，同时提高了预测精度，并尝试将这种模型运用在中长期的负荷预测，得到了较为。
2、汇集了多位专家的经验知识，集百家之长，可以较为全面的将这些因素考虑在内，能很好的适应中长期异常负荷模式的预测。但是这种方法也有缺点，那就是对专家经验的提炼难度很大，不易将其形成数据库。同时，数据库也是需要进行实时地更新与维护。对于些因素，如天气，很难将其对负荷的影响定量准确地描述，这样专家系统就非常不好处理。也有学者将专家预测法与其他预测方法相结合，将其用于短期的负荷预测。各种预测方法的交叉结合使用是近年来预测的大趋势，不仅克服了各方法的缺点，还拓宽了使用的范围，预测精度也得到了定程度的提高。模糊数学法模糊数学法是种基于模糊理论的预测方法。模糊理论是由美国学者于上世纪七十年代首次提出。这种方法用模糊矩阵表示负荷量，并试图通过模糊理论来描述负荷的变化规律，将许多原本不确定的信息转变为。
3、指数平滑模型优选平滑系数的方法者进行了大量的研究，提出了多种，改进模型，。灰色预测有很多优点，所需要的数据相对较少，且并不需要完全掌握数据的变化趋势与分布规律，计算过程非常方便，同时在短期预测中精度能达到比较好的水平。应用中，新信息的意义要远高于远期的数据，这被称为“新息优先”。般来说，当数据拥有较大的灰度，即数据的离散程度越大，模型的预测效果将会越差，中长期的电力负荷预测各期数据值比较分散，所以传统的灰色预测法很难适用于这种情况。虽然如此，人们仍然对将灰色预测法应用于中长期预测进行了大量的尝试，并都获得了不错的效果。文献引入变权缓冲算子，通过对原始负荷数据进行动态预处理，以此来改进灰色模型，增强了模型的适应性，同时提高了预测精度，并尝试将这种模型运用在中长期的负荷预测，得到了较为。
4、动的启发，通过模拟这种机制而建立的种方法。它可以模仿人的大脑，对信息进行智能化的处理，拥有自主学习自主推理和优化计算的能力，同时还具备较强的自适应能力。个神经网络模型可以分为个输入层个输出层以及个中间层，每层的单元个数是不尽相同的，其结构图如图所示。万方数据三峡大学硕士学位论文图神经网络结构示意图的分支有很多，般有神经网络神经网络遗传算法，径向基函数，神经网络以及小波神经元网络模型等，其中的神经网络是最为典型的神经网络，也被大量的应用于负荷预测。神经网络中的指的是，因此又将神经网络称为误差反向传播神经网络。神经网络进行自主学习和自动适应的能力很强，与此同时，还具有定的泛化性与鲁棒性。不过值得注意的是，由于神经网络的学习速率般会设定成个定值，因此有可能会导致在学习过程中出现瘫痪现象而。
5、满意的结果。专家系统法虽然现在用于中长期的电力负荷预测的方法很多，但是由于数据情况的复杂，各方法进行预测时都会有各自的局限性。为了解决使用单模型进行预测时遇到的片面性问题，种新型的预测方法应运而生，它就是专家系统法。这种方法，是将各领域内的专家们的知识与经验收集起来建立个数据库，并利用程序将其建立成个计算机软件系统，利用这个系统，对负荷进行预测。现阶段的系统拥有种常见的回归分析模型和种灰色模型。预测时，将会对这些模型进行逐评估，做出最佳预测结果。由于这个系统是高度集成化的，所以能够快速的得出结果。这种方法可以很好的避免些人为的差错，也无需繁琐的人工推理。万方数据三峡大学硕士学位论文由于时间跨度较大，中长期的负荷预测存在着许多无法确定的因素，在未来，任何的情况都有可能发生。专家预测法。
6、使学习时间变长。同时，由于算法是采用最速下降法来实现的，因此极容易导致局部收敛而延长学习时间。径向基神经网络在电力系统中的应用也相当广泛。神经网络学习速度惊人，且并不需要很多的学习样本，同时由于具有很强的泛函能力，因此在理论上可以逼近任意的非线性函数。由等人首次引入负荷预测，并已于实际中获得了良好的效果。用于预测时，对过程为平稳随机的情况较为适应。由于中长期的负荷预测往往与所在地区的政治经济密切相关，在未来可能变化较大，往往会使负荷序列并不是那么的平稳，因此人工神经网络多在短期的负荷预测中使用。随着研究的持续进行，神经网络模型得到不断的改进，其中最具代表性的有小波神经网络，粒子群优化的神经网络模型，以及基于累积式自回归动平均法的改进神经网络模型等。这些新模型都被用于短期负荷预测。由。
7、确实肯定的信息，更加客观实际地展现了事物之间的联系，对于负荷预测工作极具意义。这种方法较适用于未来发展不甚明确，譬如经济开发区之类的中长期负荷预测。由于模糊理论可以有效的处理数据资料不完整或数据材料包含较多主观因素等情况，因此被广泛应用于电力系统的其他各个领域。但是这种方法使用时需要较多的历史数据，且由于缺乏学习能力，所以单独使用模糊数学法进行预测的话，预测结果往往不够理想。在现阶段，模糊数学法大致包含了模糊指数平滑法，模糊聚类识别法，模糊线性回归法，最大贴近度法与相似优先比预测法等系列方法。文献对前三种方法进行了比较，并指出如果将模糊理论和传统的预测方法结合，采用结合后的方法进行预测可以较好地提高预测的精度。神经网络法神经网络也叫人工神经网络英文简称为，它是受到了人类大脑的思考活。
8、动的启发，通过模拟这种机制而建立的种方法。它可以模仿人的大脑，对信息进行智能化的处理，拥有自主学习自主推理和优化计算的能力，同时还具备较强的自适应能力。个神经网络模型可以分为个输入层个输出层以及个中间层，每层的单元个数是不尽相同的，其结构图如图所示。万方数据三峡大学硕士学位论文图神经网络结构示意图的分支有很多，般有神经网络神经网络遗传算法，径向基函数，神经网络以及小波神经元网络模型等，其中的神经网络是最为典型的神经网络，也被大量的应用于负荷预测。神经网络中的指的是，因此又将神经网络称为误差反向传播神经网络。神经网络进行自主学习和自动适应的能力很强，与此同时，还具有定的泛化性与鲁棒性。不过值得注意的是，由于神经网络的学习速率般会设定成个定值，因此有可能会导致在学习过程中出现瘫痪现象而。
9、满意的结果。专家系统法虽然现在用于中长期的电力负荷预测的方法很多，但是由于数据情况的复杂，各方法进行预测时都会有各自的局限性。为了解决使用单模型进行预测时遇到的片面性问题，种新型的预测方法应运而生，它就是专家系统法。这种方法，是将各领域内的专家们的知识与经验收集起来建立个数据库，并利用程序将其建立成个计算机软件系统，利用这个系统，对负荷进行预测。现阶段的系统拥有种常见的回归分析模型和种灰色模型。预测时，将会对这些模型进行逐评估，做出最佳预测结果。由于这个系统是高度集成化的，所以能够快速的得出结果。这种方法可以很好的避免些人为的差错，也无需繁琐的人工推理。万方数据三峡大学硕士学位论文由于时间跨度较大，中长期的负荷预测存在着许多无法确定的因素，在未来，任何的情况都有可能发生。专家预测法。
10、汇集了多位专家的经验知识，集百家之长，可以较为全面的将这些因素考虑在内，能很好的适应中长期异常负荷模式的预测。但是这种方法也有缺点，那就是对专家经验的提炼难度很大，不易将其形成数据库。同时，数据库也是需要进行实时地更新与维护。对于些因素，如天气，很难将其对负荷的影响定量准确地描述，这样专家系统就非常不好处理。也有学者将专家预测法与其他预测方法相结合，将其用于短期的负荷预测。各种预测方法的交叉结合使用是近年来预测的大趋势，不仅克服了各方法的缺点，还拓宽了使用的范围，预测精度也得到了定程度的提高。模糊数学法模糊数学法是种基于模糊理论的预测方法。模糊理论是由美国学者于上世纪七十年代首次提出。这种方法用模糊矩阵表示负荷量，并试图通过模糊理论来描述负荷的变化规律，将许多原本不确定的信息转变为。
11、使学习时间变长。同时，由于算法是采用最速下降法来实现的，因此极容易导致局部收敛而延长学习时间。径向基神经网络在电力系统中的应用也相当广泛。神经网络学习速度惊人，且并不需要很多的学习样本，同时由于具有很强的泛函能力，因此在理论上可以逼近任意的非线性函数。由等人首次引入负荷预测，并已于实际中获得了良好的效果。用于预测时，对过程为平稳随机的情况较为适应。由于中长期的负荷预测往往与所在地区的政治经济密切相关，在未来可能变化较大，往往会使负荷序列并不是那么的平稳，因此人工神经网络多在短期的负荷预测中使用。随着研究的持续进行，神经网络模型得到不断的改进，其中最具代表性的有小波神经网络，粒子群优化的神经网络模型，以及基于累积式自回归动平均法的改进神经网络模型等。这些新模型都被用于短期负荷预测。由。
12、确实肯定的信息，更加客观实际地展现了事物之间的联系，对于负荷预测工作极具意义。这种方法较适用于未来发展不甚明确，譬如经济开发区之类的中长期负荷预测。由于模糊理论可以有效的处理数据资料不完整或数据材料包含较多主观因素等情况，因此被广泛应用于电力系统的其他各个领域。但是这种方法使用时需要较多的历史数据，且由于缺乏学习能力，所以单独使用模糊数学法进行预测的话，预测结果往往不够理想。在现阶段，模糊数学法大致包含了模糊指数平滑法，模糊聚类识别法，模糊线性回归法，最大贴近度法与相似优先比预测法等系列方法。文献对前三种方法进行了比较，并指出如果将模糊理论和传统的预测方法结合，采用结合后的方法进行预测可以较好地提高预测的精度。神经网络法神经网络也叫人工神经网络英文简称为，它是受到了人类大脑的思考活。
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绘本故事：爱吃水果的牛（优） 编号18060
