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摘要:
将基于粗糙集的默认规则挖掘算法(Mining Default Rules Based on Rough Set,MDRBR)用于电力系统短期负荷,道德彩基于Gini指标的粗糙集离散化算法对气温、湿度等影响负荷的条件属性进行离散华,同时兼顾了条件属性和奖惩属性.在此基础上,通过计算规则的信赖度和支持度形成不同层次上长符合初定阈值的带粗糙集算子的网络规则集,能减少因噪音的影响而产生的多余规则,提高规则产生和实际分类的效率.在负荷预测时处上而下逐层搜索规则网直至找出与所给信息相匹配的规则.粗糙集算子反映了规则的重要程度,同时作为选择规则的标准.实际应用表明,该 方法能有效去除噪音,提高默认规则的窟掘效率,从面提高负荷预测的精度,具有一定的实用性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集的默认规则挖掘算法在电力系统短期负荷预测中的应用
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 基于粗糙集的默认规则挖掘算法 负荷预测 离散化 电力系统
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 电力市场
研究方向 页码范围 18-23
页数 6页 分类号 TM715
字数 5766字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-3673.2006.05.003
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 牛东晓 306 6130 40.0 64.0
2 栗然 78 1671 24.0 38.0
3 黎静华 8 173 7.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
基于粗糙集的默认规则挖掘算法
负荷预测
离散化
电力系统
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
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
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