计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
30期
234-236,240
,共4页
混合属性约简算法%粗糙集%BP神经网络%短期负荷预测
混閤屬性約簡算法%粗糙集%BP神經網絡%短期負荷預測
혼합속성약간산법%조조집%BP신경망락%단기부하예측
影响电力短期负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,提出了一种基于粗糙集理论的混合属性约简算法,并对与预测日相似性数据进行快速约简,讨论了基于混合属性约简和BP神经网络相结合的预测模型.实验结果表明,这种方法提高了短期电力负荷预测精度.
影響電力短期負荷預測精度的因素衆多,為瞭找到負荷值與各種外在因素之間的關繫,提齣瞭一種基于粗糙集理論的混閤屬性約簡算法,併對與預測日相似性數據進行快速約簡,討論瞭基于混閤屬性約簡和BP神經網絡相結閤的預測模型.實驗結果錶明,這種方法提高瞭短期電力負荷預測精度.
영향전력단기부하예측정도적인소음다,위료조도부하치여각충외재인소지간적관계,제출료일충기우조조집이론적혼합속성약간산법,병대여예측일상사성수거진행쾌속약간,토론료기우혼합속성약간화BP신경망락상결합적예측모형.실험결과표명,저충방법제고료단기전력부하예측정도.
