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SHORT-TERM LOAD FORECASTING USING A CBR-ANN MODEL

机译:使用CBR-ANN模型的短期负荷预测

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摘要

This paper presents an approach based on rough set The approach improves case-based reasoning to reduce the initial information and to find similar historical daily information.The result of case-based reasoning will be put into an artificial neural network to process and then get the forecasting result.The paper provides " new method to selecting a relevant feature subset and feature weights.The experiment results on Hangzhou area show that the proposed method is feasible and promising for short-term load forecasting.
机译:本文提出了一种基于粗糙集的方法,该方法改进了基于案例的推理,以减少初始信息并查找相似的历史每日信息。基于案例的推理结果将被放入人工神经网络中进行处理,然后得到本文提供了一种“选择相关特征子集和特征权重的新方法。”在杭州地区的实验结果表明,该方法对短期负荷预测是可行且有希望的。

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