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为提高电力系统短期负荷预测精度，将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起，构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型，用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题，采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法，进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。
混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用
【摘 要】
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为提高电力系统短期负荷预测精度，将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起，构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型，用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题，采
【机 构】
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南华大学电气工程学院
【出 处】
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电力系统及其自动化学报
【发表日期】
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2006年2期
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