【摘 要】
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中长期负荷变化规律与社会经济指标的关系很难用一个准确的数学模型来表达.将数据挖掘技术应用到全社会用电量增长的关联分析中,从2000年以来的社会经济指标中选取多项组成相
【机 构】
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北京理工大学计算机科学与技术学院,华东师范大学软件学院,黑龙江外国语学院信息科学系,黑龙江大学电子工程学院
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（61102071）,教师科研专项基金（CTF120771）资助.
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中长期负荷变化规律与社会经济指标的关系很难用一个准确的数学模型来表达.将数据挖掘技术应用到全社会用电量增长的关联分析中,从2000年以来的社会经济指标中选取多项组成相关因素数据库,对缺失数据进行了补全,使用聚类分析挖掘出与全社会用电量关系密切的若干指标,并对指标中的失真数据进行修正,构建了更加科学的负荷预测模型.通过时间序列的动态神经网络,对负荷预测模型进行了测试和验证,结果表明该预测模型具有很好的收敛性,效果令人满意.
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