混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用

《混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文，全文共7页。文章主要探讨了如何利用混沌理论对电力系统的日负荷进行更准确的预测。随着电力需求的不断增长，传统的预测方法逐渐暴露出精度不足的问题，因此研究新的预测模型显得尤为重要。

该论文首先介绍了混沌理论的基本概念及其在时间序列预测中的应用。混沌系统虽然具有非线性、不可预测等特性，但其内部仍然存在一定的规律性，这为预测提供了可能性。通过对电力负荷数据的分析，作者发现电力负荷的变化具有一定的混沌特征，因此可以尝试将混沌理论引入到负荷预测中。

文章进一步提出了一种改进的混沌预测模型。该模型在传统相空间重构的基础上，优化了延迟时间和嵌入维数的选择方法，提高了模型的预测精度。同时，作者还结合了神经网络算法，以增强模型的自适应能力和泛化能力。

在实际应用方面，论文选取了某地区的历史电力负荷数据作为实验样本，验证了改进模型的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，该模型在预测精度和稳定性方面都有显著提升，能够更好地适应电力系统负荷变化的复杂性。

通过本研究，作者不仅为电力负荷预测提供了一种新的思路，也为其他类似的时间序列预测问题提供了参考。文章结构清晰，内容详实，具有较强的理论价值和实践意义。