10.3969/j.issn.1001-0548.2006.04.023
基于RBF神经网络的短期电力负荷预测
研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型.将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中,提高了训练的可信度和可靠性.利用该模型编排的实用化软件投入到了实际应用中.结果表明:该方法具有较高的预测精度和较强的实用性.
径向基函数神经网络、用电量、GDP、短期负荷预测
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TP18;TM714(自动化基础理论)
2006-09-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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