基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在谱聚类研究成果的基础上,提出了一种新的电力负荷聚类方法,该方法能克服目前常用聚类算法的不足,对聚类数据无特殊要求,无须预先确定分类的数目,算法简单无须反复迭代.通过对实际算例的计算分析以及与k-均值方法的比较,体现了其有效性和优越性.
推荐文章
模糊C均值聚类在电力负荷建模中的应用研究
模糊聚类
电力负荷建模
统计综合法
负荷静特性
基于最优K均值聚类算法的负荷大数据任务均衡调度研究
最优 K 均值
大数据聚类
电力负荷
跨源调度
关联特征提取
基于LPCA的谱聚类算法
局部主成分分析
谱聚类
连通图分解
交叉点
基于聚类选择的分类器集成
分类器集成
聚类
分类器选择
差异性
神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于谱聚类的电力负荷分类
来源期刊 吉林电力 学科 工学
关键词 谱聚类 电力负荷 k-均值法 负荷建模 相似度函数
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 4-6
页数 3页 分类号 TM714|TM743
字数 2294字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-5306.2008.05.002
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 李想 1 8 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (76)
共引文献  (156)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (29)
二级引证文献  (13)
1973(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1982(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(13)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(12)
2007(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(7)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(4)
2017(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2018(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
谱聚类
电力负荷
k-均值法
负荷建模
相似度函数
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
吉林电力
双月刊
1009-5306
22-1318/TK
大16开
吉林省长春市人民大街4433号
1973
chi
出版文献量(篇)
2329
总下载数(次)
5
论文1v1指导