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基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
作者:
段其昌
段盼
王大兴
赵敏
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
电力市场
短期边际电价预测
最近邻聚类算法
粒子群优化
归一化径向基函数神经网络
摘要:
提出一种混合粒子群算法,在局部邻近区域的粒子群算法中引入收缩因子和被动聚集,将最邻近聚类用于NRBF神经网络的参数确定中,采用混合粒子群算法优化最近邻聚类的聚类半径,从而确定NRBF神经网络的参数,提高了NRBF神经网络的泛化能力.以美国PJM电力市场公布的2006年负荷与电价数据进行预测验证,证明了此方法所建立的模型的合理性和有效性.
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交通流量
预测
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神经网络
基于粒子群优化神经网络的卫星故障预测方法
故障预测
卫星
粒子群优化
神经网络
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文献信息
篇名
基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
来源期刊
电力系统保护与控制
学科
工学
关键词
电力市场
短期边际电价预测
最近邻聚类算法
粒子群优化
归一化径向基函数神经网络
年,卷(期)
2009,(18)
所属期刊栏目
应用研究
研究方向
页码范围
38-42
页数
5页
分类号
TM73|F123.9
字数
3710字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-3415.2009.18.008
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
段其昌
重庆大学自动化学院
70
642
14.0
20.0
2
赵敏
重庆大学自动化学院
64
882
15.0
26.0
3
段盼
重庆大学电气工程学院
8
89
6.0
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4
王大兴
重庆大学电气工程学院
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节点文献
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短期边际电价预测
最近邻聚类算法
粒子群优化
归一化径向基函数神经网络
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
电力系统保护与控制
主办单位:
许昌开普电气研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-3415
CN:
41-1401/TM
开本:
大16开
出版地:
河南省许昌市许继大道1706号
邮发代号:
36-135
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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