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提出了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量,具有较高的预测精度.采用两种学习算法,用实际数据对ANN进行了训练,通过比较得出了优化模型.计算实例表明用该方法是可行的、有效的.
神经网络短期负荷预报模糊化改进
【摘 要】
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提出了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量,具有较高的预测精度.采用两种学习算法,用实际数据对ANN进行了训练,通过比较得
【机 构】
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三峡大学,武汉大学
【出 处】
：
电力学报
【发表日期】
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2001年1期
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