一种新型RBF短期负荷预测模型

• 作者: 康丽峰 王敬成
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 RBF网络 动态聚类法 最小二乘法 蚁群优化算法
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 字数: 2577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2008.05.006

摘要

针对RBF网络中心确定的常用方法K-均值聚类法的不足,引入了一种新的聚类算法-动态聚类法,解决了解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题.对于网络参数的确定,设计了一种新的混合学习算法;在动态聚类和最小二乘初始化网络的基础上,采用蚁群优化算法调整网络参数.最后运用浙江和保定2个地区的实际负荷数据进行了测试,结果表明,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康丽峰		6	19	3.0	4.0
2	王敬成		1	3	1.0	1.0