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《电力自动化设备》 2009年10期
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基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法

牛东晓  王建军  李莉  李存斌  
【摘要】:利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步试用的方法根据训练误差最小化进行选择。在实际预测中,首先对待预测的记录利用决策规则树进行归类,然后选取相应类别的神经网络予以预测。通过实例证明,该方法的平均相对误差为2.16%,而同结构BP神经网络预测的平均相对误差为2.67%,ARMA预测的平均相对误差为3.81%,证明所提方法有效。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 马文晓,白晓民,沐连顺;基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法[J];电网技术;2003年05期
【相似文献】
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1 杨英;;四川德阳电网负荷预测工作的创新与实践[J];企业技术开发;2011年11期
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9 程政;雷霞;柏小丽;徐博海;;关联规则在输电网安全性评价中的应用[J];四川电力技术;2011年04期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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9 韦碧琳;;对河池供电局负荷预测工作的探讨[A];广西电机工程学会第七届青年学术交流会论文集[C];2002年
10 吴立增;苑津莎;张铁峰;;基于MIS的中长期配电网负荷预测系统研究与实现[A];全国电工理论与新技术学术年会(CTEE'2001)论文集[C];2001年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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7 唐良艳;电力系统负荷特性分析与负荷预测研究[D];华南理工大学;2010年
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10 徐胜军;配电监控系统及负荷预测[D];西安建筑科技大学;2003年
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