改进模糊均值聚类算法在用地规划识别及负荷预测中的应用

辛洪波; 储琳琳; 顾志铭

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改进模糊均值聚类算法在用地规划识别及负荷预测中的应用

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针对传统模糊均值聚类算法在城市规划图纸的地块信息分割识别中存在噪声敏感、误差较大等问题,提出了一种改进模糊均值聚类算法的用地规划智能识别技术.算法扩展了像素样本和聚类中心之间的距离,并在目标函数中引入了邻域像素的空间信息从而提高FCM聚类算法的准确性和抗干扰性.实验结果表明,采用改进的FCM算法得到城市规划不同性质用地的聚类面积和实际规划面积误差在-6.95%~13.08%,在此基础上得到的负荷预测数值与历史数据相比,准确率平均值约为96.4%.

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来源
《沈阳工业大学学报》 |2022年第5期|546-551|共6页
作者
辛洪波; 储琳琳; 顾志铭;
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作者单位

复旦大学计算机科学技术学院;

国网上海市电力公司市南供电公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的计算;
关键词
城市规划; 地块信息; 电力系统; 负荷预测; 模糊均值聚类; 聚类中心; 聚类尺度; 抗干扰性;

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