【摘 要】
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提出一种基于模糊RBF人工智能的神经网络的电力负荷预测模型,能克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足.在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度.本文将运用该方法对电力负荷进行仿真预测,证明该模型可以更加快速准确地预测电力的负荷值,具有良好的稳定性和适应能力.
【机 构】
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华北电力大学,河北省,保定市,071003
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提出一种基于模糊RBF人工智能的神经网络的电力负荷预测模型,能克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足.在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度.本文将运用该方法对电力负荷进行仿真预测,证明该模型可以更加快速准确地预测电力的负荷值,具有良好的稳定性和适应能力.
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