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模糊神经网络在非线性短期负荷预测中的应用
被引：7
作者：
杨奎河
王宝树
赵玲玲
机构：
[1] 西安电子科技大学计算机学院,西安电子科技大学计算机学院,河北科技大学信息科学与工程学院陕西西安河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄,陕西西安,河北石家庄
来源：
关键词：
非线性;
负荷预测;
隶属函数;
模糊神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM715 [电力系统规划];
学科分类号：
080802 [电力系统及其自动化];
摘要：
为提高负荷预测精度,提出了一种新的4层模糊神经网络短期负荷预测模型.该模型将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,使模糊推理和解模糊均通过神经网络来实现.选取的隶属函数使神经网络权值有一定的知识表示意义,并通过模糊化层将输入特征量转化为模糊量.在模糊推理层提出了两种不同的算法来完成模糊推理,然后从中确定出模糊取小算法预测效果更好.最后在输出层通过适当的解模糊得到确切的预测输出值.仿真结果表明了该方法的有效性.
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页码：791 / 794
页数：4
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