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粗糙集理论在短期电力负荷预测中的应用 被引量:4

Application of Rough Set Theory in Short-term Load Forecasting
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摘要 影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,从而找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为神经网络的输入量进行负荷预测。遗传算法用于属性约简的寻优计算和神经网络的权值修正,经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善。
作者 冯丽 邱家驹
出处 《华北电力技术》 CAS 北大核心 2004年第4期5-7,38,共4页 North China Electric Power
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Qiu-Dan Li,Zhong-Xian Chi,Wen-Bing shi.Application of rough set theory and artificial neural network for load forecasting.Proceeding of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics,Beijing,pp:1148~1152,4~5 November 2002
  • 2A.D.Papalexopoulos and T.C.Hesterberg.A regression-based approach to short term system load forecasting.IEEE Transaction on Power Systems,Vol.5,No.4,pp:1535-1547,1990
  • 3James W.Taylor and Roberto Buizza.Neural network load forecasting with weather ensemble predictions.IEEE Transactions on Power Systems,Vol.17,No.3,pp:626-633,August 2002
  • 4Germano Lambert-Torres.Application of rough set in power system control center data mining.IEEE 2002,pp:627-631

同被引文献14

引证文献4

二级引证文献43

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