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《华北水利水电学院学报》 2011年03期
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智能电网中电力负荷短期预测数据挖掘模型

高庆敏  孟繁为  王利平  蔡宇飞  
【摘要】:依据数据挖掘理论对数据进行收集、整合,运用改进型BP神经网络模型处理数据,建立电力负荷模型进行短期预测.通过不同精度下的实验分析,结果表明,改进型神经网络负荷预测模型在高精度下预测结果优于低精度下预测结果,最大误差同比降低80%,适用实际负荷预测.
【作者单位】华北水利水电学院;
【分类号】:TM715

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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3 孙雅明;;基于粗糙集理论的数据挖掘模型对联的配电网故障定位诊断[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(上册)[C];2002年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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