【摘 要】
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正规化模糊神经网络(NFNN)具有结构复杂,学习时间长等缺点。针对NFNN的缺点,本文应用了一种改进的模糊神经网络(IFNN)预测市场清算电价(MCP)。该模型结构简单,只需通过k-mean
【机 构】
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东南大学电气工程学院,东南大学电气工程学院 江苏南京210096,江苏南京210096
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正规化模糊神经网络(NFNN)具有结构复杂,学习时间长等缺点。针对NFNN的缺点,本文应用了一种改进的模糊神经网络(IFNN)预测市场清算电价(MCP)。该模型结构简单,只需通过k-means聚类确定模糊推理层节点的个数,适用性强,预测精确度较高。
Normalized fuzzy neural network (NFNN) has the disadvantages of complex structure and long learning time. In view of the shortcomings of NFNN, this paper applies an improved fuzzy neural network (IFNN) to predict the market clearing price (MCP). The model is simple in structure. Only k-means clustering is needed to determine the number of fuzzy inference nodes, which has strong applicability and high prediction accuracy.
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