Resumen

Se propuso un modelo de previsión de la carga a corto plazo (STLF) basado en la fusión de la teoría de reconstrucción del espacio de fases (PSRT) y las redes neuronales caóticas cuánticas (QCNN). La computación cuántica y el mecanismo caótico se integraron en QCNN, que se compuso de neuronas cuánticas y neuronas caóticas. La QCNN tiene cuatro capas: la capa de entrada, la primera capa oculta de nodos ocultos cuánticos, la segunda capa oculta de nodos ocultos caóticos y la capa de salida. La base teórica de la construcción de QCNN es la Teoría de Reconstrucción del Espacio de Fase (PSRT). Mediante la simulación de ejemplos reales, los resultados de la simulación muestran que el modelo propuesto tiene una buena precisión de previsión y estabilidad.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Previsión de la carga a corto plazo; fusión; teoría de reconstrucción del espacio de fases; redes neuronales caóticas cuánticas; computación cuántica; mecanismo caótico.
• Keywords:Short-term load forecasting; fusion; phase space reconstruction theory; quantum chaotic neural networks; quantum computation; chaotic mechanism