在电力市场中,价格一直受到买卖双方的广泛关注.但是,电价影响因素的不确定性给电价的顶测带来难度.针对该问题,提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的模型,用KNN算法找出历史数据中相似的数据子序列集合(最近邻),并用人工神经网络来寻找这些最近邻的最优权重,得出预测的时间序列.以美国纽约州电力市场的电价数据进行实验分析,同时比较了利用ARIMA箅法以及Naive Ⅰ预测的结果,证明该方法简单、有效.
电价预测 人工神经网络 KNN算法 权重