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基于神经元网络的短期电力负荷预测

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摘要

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给出相应的反向传播算法(BP)的构造过程和训练方法.研究结果表明,基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高、实时性好的特点,且具有较高的实用价值.

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来源
《2001中国控制与决策学术年会》|2001年|1125-1128|共4页
会议地点西安
作者
郑岗; 周勇; 刘丁; 穆国强;
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作者单位

中国兵工学会;

中国自动化学会;

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;模拟与仿真;
关键词
神经元网络; 短期负荷预测; 反向传播算法;

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