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基于BP神经网络优化的改进灰色模型在
摘要:经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。
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灰色预测控制在有源滤波器中的应用
1 引言 无源滤波器利用电容和电感谐振的特点来抑制特定频率的高次谐波分量和提高功率因数，体积大、滤波频率固定和会出现串/并联谐振等缺点，限制了它的广泛使用[1]；近十年来，有源电力滤波器(Active Power Filt
