基于小波神经网络的短期负荷预测程序matlab

资 源 简 介

基于小波神经网络的短期负荷预测程序matlab

详 情 说 明

基于小波神经网络的短期负荷预测是一种结合小波变换和神经网络的混合建模方法，适用于电力系统中短期电力负荷的精准预测。该方法利用小波变换对原始负荷数据进行多分辨率分解，提取不同时间尺度的特征，再输入神经网络进行训练和预测，从而提高模型的非线性拟合能力。

### 核心思路 数据预处理：首先对历史负荷数据进行清洗，消除异常值和缺失数据的影响。小波分解可将负荷序列分解为高频细节分量和低频近似分量，便于捕捉负荷变化的局部特征。

特征提取：采用合适的小波基函数（如db4、sym8）对原始信号进行多尺度分解，生成不同频带的子序列。这些子序列能更清晰地反映负荷的周期性、趋势性和随机性。

神经网络建模：将分解后的子序列作为神经网络的输入层，通常使用BP神经网络或RBF神经网络进行训练。神经网络的隐含层结构需通过交叉验证调优，避免过拟合。

预测与重构：神经网络对各子序列分别预测后，通过小波重构算法将预测结果合并，得到最终的负荷预测值。

### 优势与应用 鲁棒性强：小波变换能有效降低噪声干扰，适合处理非平稳负荷数据。 自适应学习：神经网络可自动调整权重，适应负荷变化的复杂模式。 工程适用性：MATLAB提供的小波工具箱和神经网络工具箱可快速实现算法，适用于电力调度、能源管理等领域。

该方法的关键在于小波基函数的选择、分解层数的确定以及神经网络结构的优化，合理的参数设置能显著提升预测精度。