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基于模糊RBF人工智能的电力负荷预测

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提出一种基于模糊RBF人工智能的神经网络的电力负荷预测模型,能克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足.在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度.本文将运用该方法对电力负荷进行仿真预测,证明该模型可以更加快速准确地预测电力的负荷值,具有良好的稳定性和适应能力.

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来源
《2006中国国际供电会议》|2006年||共5页
会议地点北京
作者
贾正源; 左钰;
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作者单位

中国电机工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;人工智能理论;
关键词
负荷预测; 神经网络; 人工智能; 电力负荷;

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