【摘 要】
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提出一种决策树算法、自组织特征映射神经网络（SOFM）算法与粗糙集理论结合的算法。首先,使用SOFM算法对样本数据进行聚类,形成符合标准的目标数据子集。然后,使用粗糙集理论进
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,吉林省农电有限公司长春城郊分公司
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提出一种决策树算法、自组织特征映射神经网络（SOFM）算法与粗糙集理论结合的算法。首先,使用SOFM算法对样本数据进行聚类,形成符合标准的目标数据子集。然后,使用粗糙集理论进行决策系统约简,删除不相关或不重要的属性。最后,使用决策树算法对优化后的电力负荷样本数据进行分类预测。本方法采用多种数据挖掘算法相结合方式,既全面考虑了影响负荷预测的温度、天气、气压、湿度等各种因素,又避免了由于输入变量过多而导致模型结构复杂、训练时间长等不足。同时,本算法使用自动化数据挖掘算法,可以大大提高预测速度。实际算例表明：本
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