【摘 要】
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提出了多层前馈神经网络的模糊ＰＩＤ学习算法（ＦＰＢＰ）。这种算法是把多层前馈神经网络的学习过程当作一个动态控制系统来处理，确定出动态控制系统达到稳态时的ＰＩＤ控制器参数，然后再基于模糊控制的思想，对确定出的ＰＩＤ控制器参数进行模糊调整。文中给出了这种算法在电力系统负荷预测中的实际应用，并与标准ＢＰ算法作了比较。结果表明，该算法提高了网络的学习速度和预测的精度。
【基金项目】
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国家智能技术重点实验室资助课题；
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提出了多层前馈神经网络的模糊ＰＩＤ学习算法（ＦＰＢＰ）。这种算法是把多层前馈神经网络的学习过程当作一个动态控制系统来处理，确定出动态控制系统达到稳态时的ＰＩＤ控制器参数，然后再基于模糊控制的思想，对确定出的ＰＩＤ控制器参数进行模糊调整。文中给出了这种算法在电力系统负荷预测中的实际应用，并与标准ＢＰ算法作了比较。结果表明，该算法提高了网络的学习速度和预测的精度。
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