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摘要:
针对传统的c-均值模糊聚类算法易陷入局部最优解、初始值c值的给定存在着很大的人为因素以及在整个计算过程中无法自我调节的缺陷,利用遗传算法的全局寻优能力并采用一种新式的双码染色体编码方法对传统的c-均值模糊聚类算法进行了改进,同时将这一自适应的SFGO(Sampling Fuzzy c-means with Genetic Optimization)算法运用到电力系统的中长期负荷预测中,得到了比较好的效果.
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文献信息
篇名 改进模糊聚类负荷预测方法的探讨
来源期刊 广东输电与变电技术 学科 工学
关键词 c-均值模糊聚类法 双码染色体 遗传算法 电力负荷预测
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 技术改进与创新
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 TM714
字数 4540字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6324.2008.06.007
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 李鹏 11 46 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
c-均值模糊聚类法
双码染色体
遗传算法
电力负荷预测
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
广东输电与变电技术
双月刊
1672-6324
44-1584/TK
大16开
广东省广州市
1999
chi
出版文献量(篇)
1097
总下载数(次)
1
总被引数(次)
3076
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