摘要：分析了基于欧氏距离局域预测法存在的缺点,在此基础上提出了一种基于关联度的局域加权线性回归预测法.该方法以关联度代替欧氏距离作为判别不同相点间相关性的准则,并将相点间的相关性大小通过"加权"的方式作用于混沌序列预测模型,从而克服了局域线性回归预测法的缺点.首先对新方法的原理及其合理性进行了系统阐述;然后推导了其算法过程;最后将该方法应用于电力系统短期负荷的预测中,得到了理想的预测结果.通过分析和比较,验证了所提方法的有效性.

关键词：局域 混沌序列 加权 算法 欧氏距离 

单位：天津大学管理学院; 天津市; 南开区; 300072; 中国华电集团计划发展部; 北京市; 西城区; 100035