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在基于径向基函数神经网络（RBFNN）的电力系统短期负荷预测的基础上，采用量子粒子群优化算法（QPSO）优化神经网络权值，并运用模糊理论进行修正预测模型，提出基于QPSO—RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法．仿真实例计算结果表明该方法收敛速度快、预报精度高，具有工程应用前景．
基于QPSO-RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法
【摘 要】
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在基于径向基函数神经网络（RBFNN）的电力系统短期负荷预测的基础上，采用量子粒子群优化算法（QPSO）优化神经网络权值，并运用模糊理论进行修正预测模型，提出基于QPSO—RBFNN和模糊理论
【机 构】
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无锡市广播电视大学,无锡市供电公司
【出 处】
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电力科学与技术学报
【发表日期】
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2008年1期
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