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郭创新
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期刊论文
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法
中国电机工程学报，2005，25（19）：7 ～11，-0001，（）：
摘要/描述
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题，该文提出使 用模糊粗糙集理论解决这一问题：对采集到的信息进行特征提取、形成决策表：利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息：用得到的属性作为BP网络的输入进行训练预测。该方法既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素，为合理地选择神经网络的输入变量提供了一种新的方法，又避免了由于输入变量过多而导致神经网络拓扑结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明，文中提出的方法是有效且可行的。
【免责声明】以下全部内容由[郭创新]上传于[2010年06月02日 12时31分26秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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