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基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
被引量：
16
1
作者
赵芝璞
高超
+1 位作者
沈艳霞
陈杰
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018年第2期54-60,共7页
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂...
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂度。将该方法应用于某地实际负荷预测,数值结果表明,该方法具有较高的预测精度。
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关键词
电力系统
负荷
预测
关联模糊神经网络
改进型蜂群算法
负荷历史数据
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职称材料
RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用
被引量：
10
2
作者
刘银波
吕越
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第18期121-123,共3页
综合以往取得的研究成果,应用RBF神经网络对船舶电力负荷预测问题进行深入研究,提出一种基于RBF神经网络的船舶电力负荷预测方法。基于RBF神经网络实施船舶电力负荷预测,需要对对应的历史负荷数据进行选取。分两个层面对历史数据实施预...
综合以往取得的研究成果,应用RBF神经网络对船舶电力负荷预测问题进行深入研究,提出一种基于RBF神经网络的船舶电力负荷预测方法。基于RBF神经网络实施船舶电力负荷预测,需要对对应的历史负荷数据进行选取。分两个层面对历史数据实施预处理,首先对异常数据实施完善和补充,接着实施样本归一化处理。基于RBF神经网络构建船舶电力负荷的对应预测模型,在模型的构建中,首先对节点数量进行确定。选取某高校实施船舶电站控制实验时使用的船舶作为实验船舶进行预测实例研究。根据研究中的实验结果,发现设计方法在预测时的相对误差较小,是一种预测精度较高的方法。
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关键词
RBF神经网络
历史
负荷
数据
船舶电力
归一化处
负荷
预测
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职称材料
题名
基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
被引量：
16
1
作者
赵芝璞
高超
沈艳霞
陈杰
机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
国网湖北省电力公司孝感市云梦县供电公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018年第2期54-60,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573167
61572237)~~
文摘
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂度。将该方法应用于某地实际负荷预测,数值结果表明,该方法具有较高的预测精度。
关键词
电力系统
负荷
预测
关联模糊神经网络
改进型蜂群算法
负荷历史数据
Keywords
power systems
load forecasting
CFNN
an improved ABC algorithm
historical load data
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用
被引量：
10
2
作者
刘银波
吕越
机构
集宁师范学院
内蒙古京宁热电有限责任公司
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第18期121-123,共3页
文摘
综合以往取得的研究成果,应用RBF神经网络对船舶电力负荷预测问题进行深入研究,提出一种基于RBF神经网络的船舶电力负荷预测方法。基于RBF神经网络实施船舶电力负荷预测,需要对对应的历史负荷数据进行选取。分两个层面对历史数据实施预处理,首先对异常数据实施完善和补充,接着实施样本归一化处理。基于RBF神经网络构建船舶电力负荷的对应预测模型,在模型的构建中,首先对节点数量进行确定。选取某高校实施船舶电站控制实验时使用的船舶作为实验船舶进行预测实例研究。根据研究中的实验结果,发现设计方法在预测时的相对误差较小,是一种预测精度较高的方法。
关键词
RBF神经网络
历史
负荷
数据
船舶电力
归一化处
负荷
预测
Keywords
RBF neural network
historical load data
ship power
the area of normalization
load forecasting
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
赵芝璞
高超
沈艳霞
陈杰
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018
16
在线阅读
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职称材料
2
RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用
刘银波
吕越
《舰船科学技术》
北大核心
2021
10
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职称材料
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