论文研究-改进的DS证据舰船融合检测研究.pdf下载

电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势，从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度，提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点，与其他预测模型进行了比较，该模型明显提高了电力需求预测的精度。仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性。同时，该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具。