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摘要:
应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型,借助等价结构的ANN基于实时数据的梯度信息对系统参数进行BP训练,具有较强的适应性和自学习能力.以电力短期负荷预测(STLF)为应用背景,进行了系统化的实验研究,结果表明这一智能化的预测系统的性能是令人满意的.
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文献信息
篇名 应用模糊神经网络进行负荷预测的研究
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 模糊神经网络 短期负荷预测 经济预测 函数逼近
年,卷(期) 1999,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 60-67
页数 分类号 TP2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴捷 华南理工大学电力学院自动控制工程系 280 6596 45.0 67.0
2 张昊 广东省科学院自动化工程研制中心 11 286 8.0 11.0
3 郁滨 华南理工大学电力学院自动控制工程系 1 65 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
短期负荷预测
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函数逼近
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自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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