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基于数据挖掘技术的负荷预测模型
被引:8
作者
:
李秋丹
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机构:
大连理工大学计算机科学与工程系
李秋丹
迟忠先
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大连理工大学计算机科学与工程系
迟忠先
王大公
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机构:
大连理工大学计算机科学与工程系
王大公
机构
:
[1]
大连理工大学计算机科学与工程系
[2]
大连理工大学计算机科学与工程系 辽宁大连
[3]
辽宁大连
来源
:
大连理工大学学报
|
2003年
/ 06期
关键词
:
数据挖掘;
负荷预测;
粗集;
遗传算法;
人工神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的,其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度.
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