一种基于径向基函数的短期负荷预测方法
【摘要】：为克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,提出了基于确定性退火聚类选取径向基函数(RBF)网络隐层节点中心的方法,并采用遗传算法有效地解决了径向基函数网络的学习问题。在选择学习样本时,根据相似度方法,综合考虑了日期类型、星期类型、天气因素和曲线特性的影响。实际应用表明本方法能够改善预测精度,提高预测速度。
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高荣,刘晓华;基于DA聚类的多支持向量机负荷预测[J];控制工程;2005年S1期 |
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高荣;刘晓华;;基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测[J];控制工程;2009年04期 |
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赵登福,王蒙,张讲社,雷兵,张涛,周琳,王锡凡;基于确定性退火方法的短期负荷预测[J];中国电机工程学报;2001年07期 |
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杨广文,史树明;利用确定性退火技术的并行聚类算法[J];清华大学学报(自然科学版);2003年04期 |
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张讲社;杨雨茜;陈晓文;周成虎;;基于确定性退火的增强型分片回归[J];中国科学(E辑:信息科学);2008年08期 |
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张海旸;马华东;;基于网格的自适应弹性图人脸匹配方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2008年02期 |
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余成文;郭雷;;基于混合t聚类的鲁棒非刚体点匹配[J];西北工业大学学报;2006年05期 |
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张祥德,唐青松;确定性退火技术及其在点匹配中的应用[J];东北大学学报(自然科学版);2003年11期 |
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陈皓勇,王锡凡;电力系统无功优化的退火选择遗传算法[J];中国电力;1998年02期 |
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赵登福,吴娟,刘昱,张讲社,王锡凡;基于事例推理的短期负荷预测[J];西安交通大学学报;2003年06期 |
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杨明星,庄天戈;一种非刚性医学图像的点配准方法[J];上海交通大学学报;2004年05期 |
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