【摘 要】
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本文利用多学科优化设计方法,构建电力消费数据与经济发展的响应面(Response SurfaceMethodology,RSM)、径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)和克里金(Kriging)三种模型,并分析了它们的误差,从而对电力消费数据进行预测。结果表明,RSM、RBF和Kriging模型对电力消费数据预测的相对精度分别为93.36%、98.44%和84.89%,其中,RBF模型的预测精度最高,能实现对电力消费数据的准确预测。而Kriging模型的相对精度很差,不适合应用于电
【机 构】
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浙江电力交易中心有限公司,北京科东电力控制系统有限责任公司
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本文利用多学科优化设计方法,构建电力消费数据与经济发展的响应面(Response SurfaceMethodology,RSM)、径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)和克里金(Kriging)三种模型,并分析了它们的误差,从而对电力消费数据进行预测。结果表明,RSM、RBF和Kriging模型对电力消费数据预测的相对精度分别为93.36%、98.44%和84.89%,其中,RBF模型的预测精度最高,能实现对电力消费数据的准确预测。而Kriging模型的相对精度很差,不适合应用于电
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