【摘 要】
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训练样本的合理选择是影响神经网络负荷预测精度的重要因素。为了选择出适量而且典型的样本，采用模糊聚类将历史负荷数据分为若干类，再利用灰色关联分析法确定各类与预测时刻负
【机 构】
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华北电力大学电子与信息工程学院,华北电力大学工商管理学院
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训练样本的合理选择是影响神经网络负荷预测精度的重要因素。为了选择出适量而且典型的样本，采用模糊聚类将历史负荷数据分为若干类，再利用灰色关联分析法确定各类与预测时刻负荷模式的相关度，选择关联度最大的一类，通过L-M算法对24个整点时刻分别建立BP网络预测模型，并与常用方法选择的样本训练网络得到的结果进行了对比，测试结果证明了本文所提方法的有效性。
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