基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

• 作者: 杨华芬
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模糊神经网络 可能性聚类算法 改进聚类算法 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程·电气工程·能源与动力
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TM74
• 字数: 3137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2009.01.020

摘要

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法.首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测.预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨华芬	曲靖师范学院计算机科学系	27	133	6.0	10.0