论文部分内容阅读
针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。