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电力负荷预测是一个较为复杂的过程,由于影响负荷的因素较多,权重向量的选取较为困难,导致负荷预测的准确性较差。通过遗传算法选取合适的权重向量,在范例检索的过程中利用时间序列和组合属性对权重向量和预测结果进行进一步修正,使得负荷预测的精度大大提高,实验结果表明该模型具有有效性和实用性。
电力负荷预测的CBR中权重向量的选取模型
【摘 要】
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电力负荷预测是一个较为复杂的过程,由于影响负荷的因素较多,权重向量的选取较为困难,导致负荷预测的准确性较差。通过遗传算法选取合适的权重向量,在范例检索的过程中利用时
【机 构】
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安徽建筑工业学院计算机与信息工程系,中国科学技术大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学项目（2006KJ066B）
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