电力负荷预测的CBR中权重向量的选取模型

• 作者: 章曙光 蔡庆生
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 基于范例的推理 负荷预测 权重向量
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 197-199,202
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.06.058

摘要

电力负荷预测是一个较为复杂的过程,由于影响负荷的因素较多,权重向量的选取较为困难,导致负荷预测的准确性较差.通过遗传算法选取合适的权重向量,在范例检索的过程中利用时间序列和组合属性对权重向量和预测结果进行进一步修正,使得负荷预测的精度大大提高,实验结果表明该模型具有有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡庆生	中国科学技术大学计算机科学与技术系	115	2706	28.0	47.0
2	章曙光	安徽建筑工业学院计算机与信息工程系	35	155	7.0	11.0