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模糊神经网络中长期负荷预报研究

Research of Long and Medium Term Load Forecasting Using Fuzzy ANN
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摘要 采用动量法、自适应学习率和异变换函数对BP算法进行改进 ,并通过模糊神经网络对中长期负荷进行预测 ,还针对BP算法中隐层节点难以确定的不足 ,大胆采用预测误差曲面方法 ,使隐层节点个数选择具有科学的依据 算法计算表明 。 An improved BP algorithm using momentum, adaptive learning rate and different transfer function is described.Fuzzy ANN is used to forecast long and medium term load. In order to eliminate the difficulty of selection of hidden layer nodes, load forecasting error surface is used so that the selecti on of hidden layer nodes has scientific foundation. Simulation result demonstrat es that the fuzzy ANN improves the forecast precision.
作者 谭飞
出处 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2001年第5期419-423,共5页 Journal of China Three Gorges University:Natural Sciences
关键词 电力系统 用电量 动量法 自适应学习率 异变换函数 模糊神经网络 BP算法 预测误差曲面 momentum adaptive learning rate different transfer fun ction fuzzy ANN Load forecasting error surface
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1臧朝平 张思 等.转子局部碰磨故障的诊断方法[J].中国电机工程学报,1994,14(4).
  • 2李勇刚 李和明 等.汽轮发电机故障模糊诊断模型.第12届全国高等学校电力系统及其自动化专业学术年会[M].保定,1996..

共引文献3

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