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Rough Sets and Cellular Automate Applied to Spatial Load Forecasting

机译：粗糙集和元胞自动应用于空间负荷预测

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A novel spatial load forecasting (SLF) methodology for distribution network is proposed, Cellular Automata (CA) theory is used to simulate the process of urban land-use dynamic development, and forecast future land-use types of small-areas. According to fact of urban development, ascertain iterative time and adjustive time of transition rules of CA. In order to eliminate redundancies, overcome faults that land-use rules is always static and suffer influence from subjectivity in traditional methods, Rough Sets (RS) theory is used to carry out attribute-reduction for potential influencing factors during adjustive time step by step, and obtain dynamic transition rules of CA. Finally, the validity of the proposed method is validated by an actual example.
机译：提出了一种新的配电网空间负荷预测方法，运用元胞自动机理论模拟城市土地利用动态发展过程，并预测了未来小区域土地利用类型。根据城市发展的事实，确定CA的过渡规则的迭代时间和调整时间。为了消除冗余，克服传统方法中土地利用规则始终是静态的且受主观性影响的缺点，粗糙集（RS）理论用于逐步调整期间潜在影响因素的属性约简，并获取CA的动态过渡规则。最后，通过实例验证了所提方法的有效性。

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