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电力负荷是受周期性变化以及天气等因素影响的高度非线性系统,而神经网络仅仅对已学习过的模式具有较好的范化能力.为提高神经网络的负荷预测精度,提出先对原始负荷序列进行差分运算以除去其周期性影响,然后依据相似性原理建立RBF神经网络预测模型,仿真实验表明采用该方法短期负荷预测精度有所改善.
基于差分理论的短期负荷预测神经网络模型
【摘 要】
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电力负荷是受周期性变化以及天气等因素影响的高度非线性系统,而神经网络仅仅对已学习过的模式具有较好的范化能力.为提高神经网络的负荷预测精度,提出先对原始负荷序列进行
【机 构】
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210009
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年3期
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