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利用粗糙集理论处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,找到了与负荷直接相关的因素。以利用遗传程序设计进行演化建模对贵州电网日96点负荷实例进行了预测,与BP神经网络法相比,本模型预测精度高,在短期负荷预测中具有有效性和可行性。
基于粗糙集理论和遗传程序设计的短期负荷预测模型研究
【摘 要】
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利用粗糙集理论处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,找到了与负荷直接相关的因素。以利用遗传程序设计进行演化建模对贵州电网日96点负荷实例进行了预测,与BP神经网络法相比,本模型预测精度高,在短期负荷预测中具有有效性和可行性。
【机 构】
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大连理工大学水电与水信息研究所
【出 处】
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水电能源科学
【发表日期】
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2007年06期
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