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提出一种基于模糊神经网络的电力短期负荷预测方法，并对其运行特：点进行分析。提出通过改进数据样本从而改善模糊神经网络的方法，可以预测在一些不确定性条件发生剧变的情况下发生突变的负荷。还提出了一个关于误差整合的观点，根据此观点提出了减小误差的方法。实例计算表明，这一模型和方法应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度。