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10.3969/j.issn.2095-2457.2017.08.106

一种时间序列的模糊神经网络预测方法

引用
本文提出一种短期电力负荷的时间序列预测方法.该方法用混合pi-sigma模糊神经网络,结合短期电力负荷的周期性特点,建立pi-sigma模糊神经网络时序预测模型,构建预测样本和检验样本,对未来短期电力负荷数据预测研究.该预测模型的模糊子集隶属度可以在线动态调整.仿真实例表明,本文提出的电力负荷预测方法优于常规的时序预测方法,具有预测精确度高以及预测结果稳定等优点,可以克服神经网络电力负荷预测方法的随机性.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.

时序预测、模糊神经网络、电力负荷、预测

TP1;TP3

2017-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

148-149

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2095-2457

31-2065/N

2017,(8)

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