Intellectual method for predicting electrical loads based on analysis of big data

机译：基于大数据分析预测电负荷的智力方法

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A method for predicting electrical loads is proposed, oriented to the big data analysis. The method is based: on decomposition of a time series into a trend and a random component using a fuzzy partition; on a subsequent separate analysis of the trend and the random component using neuro-fuzzy models such as ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems); on combining the forecasting results of the trend and the random component.

机译：提出了一种预测电负载的方法，取向大数据分析。该方法是基于：使用模糊分区的时间序列分解成趋势和随机组件;在使用诸如ANFIS（基于自适应网络的模糊推理系统）的神经模糊模型的趋势和随机组件的随后分析。趋势与随机组分的预测结果结合。

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来源
《Renewable Energies, Power Systems amp;amp;amp; Green Inclusive Economy (Conference)》|2018年|428p|共5页
会议地点
作者
Victor Luferov; Vadim Borisov; Aleksei Stefantsov; Roman Solopov; Svetlana Fedulova;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TK01-53;
关键词
Time series analysis; Market research; Forecasting; Linguistics; Predictive models; Load modeling; Fuzzy logic;

机译：时间序列分析;市场研究;预测;语言学;预测模型;负载建模;模糊逻辑;

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