【摘 要】
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针对电力负荷的特点，综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响，将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起，构建了基于改进pi—sigma神经网络及其算法的短期负荷预测模型，用于预
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针对电力负荷的特点，综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响，将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起，构建了基于改进pi—sigma神经网络及其算法的短期负荷预测模型，用于预测预报日的各小时负荷，其中在学习速率的选择、隶属度函数参数的更新等多处进行了改进，进一步减小了预测误差。地区电网的实际应用证明了该算法的有效性。
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