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RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用
1
作者
刘峤
李渝曾
张少华
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2001年第5期405-408,共4页
节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点 .该文采用了 T- S型模糊 RBF网络 ,提出了一种新的推理模型 .该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心 ,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习 .实际...
节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点 .该文采用了 T- S型模糊 RBF网络 ,提出了一种新的推理模型 .该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心 ,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习 .实际应用表明 ,该方法具有快速、准确性较好的特点 .
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关键词
负荷预测
高木-关野模糊系统
径向基神经网络
电力
系统
推理模型
节假日
竞争学习规则
短期负荷
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职称材料
题名
RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用
1
作者
刘峤
李渝曾
张少华
机构
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2001年第5期405-408,共4页
文摘
节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点 .该文采用了 T- S型模糊 RBF网络 ,提出了一种新的推理模型 .该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心 ,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习 .实际应用表明 ,该方法具有快速、准确性较好的特点 .
关键词
负荷预测
高木-关野模糊系统
径向基神经网络
电力
系统
推理模型
节假日
竞争学习规则
短期负荷
Keywords
load forecast
Takagi Sugeno model
neural network
radial basis function
cluster
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用
刘峤
李渝曾
张少华
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2001
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