数据挖掘技术在电力负荷预测系统中应用的研究

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【摘要】

：

本文介绍并分析了现有负荷预测系统模型的优缺点,然后提出了采用数据挖掘技术的负荷预测系统模型。介绍了数据挖掘技术在负荷预测系统中的作用,在数据挖掘技术的选择上,采用了人工神经网络技术。然后采用“批处理”方法改进了BP算法收敛速度慢的缺陷,提高了网络学习效率。接着用改进后的遗传算法结合改进后的BP算法来改善神经网络的局部收敛性,同时采用了模糊理论的知识,对各种数据进行归一化和修正处理,提高了网络的预测

【作者】

：

李耀池

【机构】

：

辽宁工程技术大学

【发表日期】

：

2007年12期

【关键词】

：

负荷预测神经网络遗传算法数据挖掘模糊理论

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