【摘 要】
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该文首先针对BP网络模型训练时间久、动态响应性较差等几个缺点,提出了一种训练时间较短的径向基函数网络.针对高木-关野模糊逻辑系统与径向基函数网络的等价性以及其线性映
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该文首先针对BP网络模型训练时间久、动态响应性较差等几个缺点,提出了一种训练时间较短的径向基函数网络.针对高木-关野模糊逻辑系统与径向基函数网络的等价性以及其线性映射能力,在此基础上进一步采用了一种TS型RBF网络,提出了改进的混合学习算法.并对常规工作日进行最高、最低负荷预报.该文还对节假日负荷预测建立了一个基于模糊推理的单独模型,在线测试结果表明,上述的预测方法不仅具有良好的精度,而且还有训练时间短以及动态响应性好等优点.该文研究的另一重点是开发实用化的预测软件系统.该文对面向应用目标的神经网络系统的设计以及面向对象的软件设计方法进行了探讨.由于采用面向对象的建模以及编程技术,用户界面的开发过程简洁直观,开发出的应用程序的已用于实际电力系统中.
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