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针对径向基函数网络在电力系统负荷预测中隐含层节点数难求问题，提出一种改进的RBF神经网络，采用最近邻聚类学习算法自适应的调整径向基函数中心的宽度值和权值，可提高收敛速度和精度。实例仿真结果证明有效性和可行性，为电力系统负荷预测提供了一种新途径。
一种改进的RBF网络在电力系统短期负荷预测中的应用
【摘 要】
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针对径向基函数网络在电力系统负荷预测中隐含层节点数难求问题，提出一种改进的RBF神经网络，采用最近邻聚类学习算法自适应的调整径向基函数中心的宽度值和权值，可提高收敛速度
【机 构】
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焦作师范高等专科学校计算机与信息工程系
【出 处】
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煤矿机电
【发表日期】
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2008年3期
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