10.3969/j.issn.1671-6833.2015.06.011
基于自适应模糊C均值聚类算法的电力负荷特性分类
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基础,把MDC和MIA的比值1作为自适应函数来确定FCM算法的聚类数目c;同时,根据模糊决策的方法,利用FCM算法的目标函数和划分熵来共同确定最优的模糊加权指数m的取值.结果表明:该算法不仅能够克服FCM算法无法自动确定聚类数目和模糊加权指数需要凭经验给出的缺点,而且得到的聚类结果是最优的,通过算例分析也证明了该算法的正确性和有效性.
负荷聚类、C均值聚类算法、负荷特性、日负荷曲线
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目51307152
2016-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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