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影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,从而找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为神经网络的输入量进行负荷预测.遗传算法用于属性约简的寻优计算和神经网络的权值修正,经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善.
粗糙集理论在短期电力负荷预测中的应用
【摘 要】
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影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,从而找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为神经网络的
【机 构】
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浙江大学电气工程学院
【出 处】
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华北电力技术
【发表日期】
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2004年4期
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