中长期电力负荷模糊聚类预测改进算法

摘要：

针对传统的中长期模糊聚类预测算法自变量权重选择不合理、截水平集合元素不全面、相关因子计算方法单一等缺陷,提出改进的预测算法.该算法利用关联度分析计算自变量权重,通过建立相关因子计算方法库,按照相对传递总偏差最小原则选择最佳相似矩阵进行聚类,以等价矩阵所有元素的去重集合作为截水平集合求最佳聚类.实验结果证明该算法可提高预测的准确性.

关键词：模糊聚类、相关因子、相似矩阵、关联度分析、中长期电力负荷预测

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：184-186