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提出了一种改进的径向基函数神经网络预测模型.模型中,应用改进K-均值聚类算法确定该神经网络的聚类中心,运用最小均值方差算法确定了神经网络的权值,同时考虑了温度、天气状况、日期类型对负荷的影响.经初步测试表明,该方法具有良好的预测精度.
基于RBF改进模型的电力系统短期负荷预测
【摘 要】
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提出了一种改进的径向基函数神经网络预测模型.模型中,应用改进K-均值聚类算法确定该神经网络的聚类中心,运用最小均值方差算法确定了神经网络的权值,同时考虑了温度、天气状
【机 构】
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北京交通大学电气工程学院
【出 处】
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电力信息化
【发表日期】
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2007年7期
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