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电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文以人工神经网络为基础,提出了一种利用神经网络与模糊理论相结合进行负荷预测的模型。该算法克服了传统BP算法的训练速度慢、存在局部极小点的缺点,使得预测精度大有提高。实例计算表明了该算法是可行的。
基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测模型
【摘 要】
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电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文以人工神经网络为基础,提出了一种利用神经网络与模糊理论相结合进行负荷预测的模型。该算法克服了传统BP算法的训练速度
【机 构】
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太原理工大学,太原理工大学太原市030024,太原市030024
【出 处】
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电气技术
【发表日期】
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2005年11期
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