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利用模糊神经元网络进行电力短期负荷预测。给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化。ＦＮＮ采用ＬＭＳ算法，并用历史负荷数据进行训练，一经训练，网络就能应用于在线负荷预测。在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整，测试结果表明、该方法具有较好的精度和较快的速度。
基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测
【摘 要】
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利用模糊神经元网络进行电力短期负荷预测。给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化。ＦＮＮ采用ＬＭＳ算法，并用历史负荷数据进行训练，一经训练，网络就能应用于在线负荷预测。在预
【机 构】
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西安交通大学
【出 处】
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西安交通大学学报
【发表日期】
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1997年9期
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