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提出一种交替梯度算法，对径向基函数（RBF）神经网络的训练进行改进．改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度．采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型，综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素，预测结果表明该算法具有一定实用性。
基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测
【摘 要】
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提出一种交替梯度算法，对径向基函数（RBF）神经网络的训练进行改进．改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度．采用该改进算法应用于电力系统短期负荷
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,东华大学信息科学与工程学院,深圳供电局,南昌供电局
【出 处】
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东华大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年2期
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