【摘 要】
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摘要：采用减法聚类辅助模糊推理系统进行电力系统短期负荷预测。首先用减法聚类建立T-S模糊模型，然后通过调整聚类半径优选模糊规则数，以取得具有良好泛化性能的模型，最后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。利用某局网负荷数据对ANFIS网络模型进行训练和检测，然后用于负荷预测，所得结果表明该算法鲁棒性好，抗干扰能力强，并且预测时间较ANFIS大大减少。 关键词：减法聚类辅助模糊推理系统；自适应神经模
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摘要：采用减法聚类辅助模糊推理系统进行电力系统短期负荷预测。首先用减法聚类建立T-S模糊模型，然后通过调整聚类半径优选模糊规则数，以取得具有良好泛化性能的模型，最后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。利用某局网负荷数据对ANFIS网络模型进行训练和检测，然后用于负荷预测，所得结果表明该算法鲁棒性好，抗干扰能力强，并且预测时间较ANFIS大大减少。
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