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基于自适应神经网络模糊推理的负荷预测
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2009-12-18
刘艳
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针对中长期负荷预测，本文将模糊理论与神经网络相结合，提出了基于高木-关野自适应神经网络模糊推理系统的中长期负荷预测模型。该模型采取神经网络技术对模糊信息进行处理，使得模糊推理系统的模糊规则和模糊隶属度函数能通过学习功能自动生成，从而有效地解决了模糊理论中必须根据专家经验人为制定规则和隶属度函数的瓶颈及采用神经网络所获得的输入/输出关系不易被人接受的问题；并以湖南省安乡县经济发展指标和全社会用电量为基础数据，通过高木——关野自适应神经网络模糊推理系统对安乡
县预测年份全社会用电量水平的进行预测分析。算例表明，该推理系统计算快捷，准确性高，在电网规划中长期负荷预测中有较强的实用价值。
县预测年份全社会用电量水平的进行预测分析。算例表明，该推理系统计算快捷，准确性高，在电网规划中长期负荷预测中有较强的实用价值。
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