人工神经网络和模糊理论在短期负荷预测中应用
인공신경망락화모호이론재단기부하예측중응용
Artificial Neural Networks And Fussy Theory Apply to Short-term Load Forecasting
  • 万方数据
    科学之友 과학지우
    FRIEND OF SCIENCE AMATEURS
    2009年 30期 5-6 ,共2页

    卫伟%王晋

    위위%왕진

    人工神经网络%模糊理论%短期负荷预测%BP算法 人工神經網絡%模糊理論%短期負荷預測%BP算法
    인공신경망락%모호이론%단기부하예측%BP산법
    对于电力系统负荷预测的复杂性,为提高短期预测的准确性,采用以人工神经网络为基础,提出了一种利用神经网络与模糊理论相结合进行负荷预测的模型.该算法克服了传统BP算法的训练速度慢、存在局部极小点的缺点,使预测精度大有改善.实例计算表明了该算法的改进成果和可行性.
    대우전력계통부하예측적복잡성,위제고단기예측적준학성,채용이인공신경망락위기출,제출료일충이용신경망락여모호이론상결합진행부하예측적모형.해산법극복료전통BP산법적훈련속도만、존재국부겁소점적결점,사예측정도대유개선.실례계산표명료해산법적개진성과화가행성.
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