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摘要:
基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给出相应的反向传播算法(BP)的构造过程和训练方法.研究结果表明,基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点,负荷预测结果的相对误差小于3.67%.
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文献信息
篇名 基于神经元网络的短期电力负荷预测
来源期刊 西安理工大学学报 学科 工学
关键词 神经元网络 短期负荷预测 BP算法
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 126-130
页数 5页 分类号 TM715
字数 2125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-4710.2002.02.004
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 刘丁 西安理工大学自动化与信息工程学院 196 3213 31.0 45.0
2 郑岗 西安理工大学自动化与信息工程学院 41 854 18.0 29.0
3 刘斌 1 42 1.0 1.0
4 周勇 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 42 1.0 1.0
5 穆国强 1 42 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经元网络
短期负荷预测
BP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安理工大学学报
季刊
1006-4710
61-1294/N
大16开
西安市金花南路5号
1978
chi
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