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传统神经网络预测模型受网络结构复杂性和样本复杂性的影响，容易出现“过学习”或低泛化能力。利用粗糙集理论中的几种属性约简算法对与负荷相关的各种历史数据进行约简，剔除与决策信息不相关的属性。实例证明该方法简化了BP神经网络的输入变量，从而缩短了神经网络模型的训练时间，提高了预测性能。
利用粗糙集约简算法改进BP神经网络负荷预测模型
【摘 要】
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传统神经网络预测模型受网络结构复杂性和样本复杂性的影响，容易出现“过学习”或低泛化能力。利用粗糙集理论中的几种属性约简算法对与负荷相关的各种历史数据进行约简，剔除与
【机 构】
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华北电力大学工商管理学院
【出 处】
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电力需求侧管理
【发表日期】
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2008年5期
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