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阐述了应用递推更新的样本数据训练广义回归神经网络进行状态估计的方法,分析了广义回归神经网络（GRNN）的结构与基本算法,提出平滑参数的确定方法,并给出确定输入神经元数目的方法。仿真结果表明,该网络训练方便快捷,估计精度高,能够满足在线估计的实时性要求。
GRNN算法在电力系统状态估计中的应用
【摘 要】
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阐述了应用递推更新的样本数据训练广义回归神经网络进行状态估计的方法,分析了广义回归神经网络（GRNN）的结构与基本算法,提出平滑参数的确定方法,并给出确定输入神经元数目的
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,大连东软信息学院
【出 处】
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黑龙江电力
【发表日期】
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2011年1期
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