模糊神经网络在非线性短期负荷预测中的应用

• 作者: 杨奎河 王宝树 赵玲玲
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性 负荷预测 隶属函数 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 791-794
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.05.024

摘要

为提高负荷预测精度,提出了一种新的4层模糊神经网络短期负荷预测模型.该模型将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,使模糊推理和解模糊均通过神经网络来实现.选取的隶属函数使神经网络权值有一定的知识表示意义,并通过模糊化层将输入特征量转化为模糊量.在模糊推理层提出了两种不同的算法来完成模糊推理,然后从中确定出模糊取小算法预测效果更好.最后在输出层通过适当的解模糊得到确切的预测输出值.仿真结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝树	西安电子科技大学计算机学院	124	2305	25.0	43.0
2	杨奎河	西安电子科技大学计算机学院	37	262	9.0	14.0
4	赵玲玲	河北科技大学信息科学与工程学院	19	214	8.0	14.0