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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鄭金波
研究生(外文):Cheng, Chih-Po
論文名稱:類神經網路隨機倒傳遞學習法則於電力負載預測之應用
論文名稱(外文):Power Load Prediction by Neural Network with Stochastic BP Learning
指導教授:謝哲光謝哲光引用關係
指導教授(外文):Hsieh, Jer-Guang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:負載預測隨機倒轉傳遞學習法則
外文關鍵詞:power predictionstochastic BP learning
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  要用一般傳統的數學模式來描述時變且非線性的負載變化,有其技術上的困難。透過神經网路對歷史資料的學習訓練,使其找出一組輸入與輸出之間的映射關係。而此訓練完成的网路將可用來做未來資料的預測工作,如此可省去繁雜的分析步驟。本論文便是利用神經网路可學習的優點來進行供電負載預測的工作。基本上,在此負載預測實驗是採用隨機倒傳遞學習法則來進行,包括了三種型態的負載預測:(一)未來二十四小時負載預測:(二)尖峰負載預測:(三)未來一小時負載預測。
  It''s technically difficult to apply the classical mathematics to characterize the behavior of the power load system. By using the historical power load data to train the Network, the mapping relationship between the input and output can be found automatically. Basically the Stochastic BP learning algorithm are facilitated to go on the experiment. In this thesis we are to do three types of power load prediction, including (1) 24-hour ahead load prediction; (2) Peak load prediction;(3) One-hour ahead load prediction.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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