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摘要:
在分析目前空间负荷预测方法的基础上,提出了一种新的空间负荷预测的方法.该方法主要是利用粗糙集理论对从空间数据库中提取出来的随机数据样本集进行属性简化,减少人工神经网络的输入变量的个数和样本数量,从而提高神经网络提取元胞自动机转换规则的收敛速度和准确性,提高了空间负荷预测的精确性.该方法结合了粗糙集和人工神经网络的优点,并利用元胞自动机的理论来模拟城市用地类型变化,进行空间负荷预测.某市城市规划区域的空间负荷预测实验,证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集神经网络和元胞自动机的空间负荷预测
来源期刊 现代电力 学科 工学
关键词 粗糙集 人工神经网络 元胞自动机 空间负荷预测 空间数据库
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 32-36
页数 分类号 TM714
字数 3925字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2322.2012.02.007
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 赵强 华北电力大学控制与计算机工程学院 33 214 7.0 13.0
2 刘萌 华北电力大学控制与计算机工程学院 8 44 4.0 6.0
3 张文彬 华北电力大学控制与计算机工程学院 3 6 1.0 2.0
4 周萌 华北电力大学控制与计算机工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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人工神经网络
元胞自动机
空间负荷预测
空间数据库
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
现代电力
双月刊
1007-2322
11-3818/TM
大16开
北京德外朱辛庄华北电力大学
82-640
1984
chi
出版文献量(篇)
2372
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3
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22233
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