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摘要:
影响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,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,在属性约简算法中采用遗传算法进行寻优计算,找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为模糊神经网络的输入矢量进行负荷预测.经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善.
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基于随机森林算法和粗糙集理论的改进型深度学习 短期负荷预测模型
电力负荷预测
随机森林(RF)算法
深度学习(DL)
粗糙集理论(RST)
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 粗糙集理论及其在短期电力负荷预测中的应用
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 负荷预测 粗糙集 遗传算法 神经网络
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 60-63
页数 4页 分类号 TM715
字数 3986字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2004.06.015
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 邱家驹 浙江大学电气工程学院 76 2631 30.0 50.0
2 冯丽 浙江大学电气工程学院 12 232 7.0 12.0
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电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
12-1251/TM
大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
chi
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