【摘 要】
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提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练.在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经
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提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练.在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定,而本文利用遗传算法,通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数.在遗传算法中,将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定系统参数的最优组合,由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统.仿真实验结果表明,该方法能够达到满意的预测精度,具有良好的实用前景.
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