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摘要:
提出了一种基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测新方法,采用模糊c-均值算法对连续型属性域上的历史数据进行分类并模糊化,应用文中提出的模糊关联规则挖掘算法挖掘出电力负荷量与其相关环境变量间潜在的有效模糊关联规则.利用这些规则进行匹配预测,得到电力负荷量模糊化的预测结果;最后将其反模糊化,得出预测值.给出了实验仿真结果,表明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 模糊关联规则挖掘在电力负荷预测中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 电力负荷预测 模糊关联规则挖掘 模糊c-均值算法
年,卷(期) 2003,(15) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 138-140,162
页数 4页 分类号 TP311.132
字数 4372字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.15.056
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 蒋外文 中南大学信息科学与工程学院 58 410 12.0 18.0
2 王加阳 中南大学信息科学与工程学院 140 1000 15.0 24.0
3 陈再良 中南大学信息科学与工程学院 25 212 8.0 13.0
4 沈海澜 中南大学信息科学与工程学院 25 131 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
电力负荷预测
模糊关联规则挖掘
模糊c-均值算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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53
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