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基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测
被引：3
作者：
甘文泉
王朝晖
刘勇
胡保生
不详
机构：
[1] 西安交通大学
来源：
关键词：
负荷预测,模糊神经元网络,模糊推理,LMS;
D O I：
暂无
中图分类号：
O231 [控制论（控制论的数学理论）];
学科分类号：
070105 ;
0711 ;
071101 ;
0811 ;
081101 ;
摘要：
利用模糊神经元网络（ＦＮＮ）进行电力短期负荷预测．给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化．ＦＮＮ采用ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ）算法，并用历史负荷数据进行训练．一经训练，网络就能应用于在线负荷预测．在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整．测试结果表明，该方法具有较好的精度和较快的速度．
引用
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页码：116 / 121
页数：6
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