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适应性子集度神经网络的电力负荷时间序列预测

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摘要

本文依据模糊模式识别、子集度测度理论,提出一种适应性子集度测度神经网络的负荷时间序列预测的新方法;该方法可在线地学习神经网络的结构和参数,确定连接方式和神经元节点.仿真结果表明:该方法具有预测精度高、速度快的优点,是值得广泛推广的好方法.

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来源
《2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议》|2005年|276-280|共5页
会议地点深圳
作者
刘耀年; 何萍; 何昌皓; 王浩;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 子集度测度理论; 短期负荷预测; 电力系统;

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