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RBF神经网络自适应模糊控制在短期负荷预测中的应用

Application of RBF neural network and adapt-self fuzzy control for short-time load forecasting
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摘要 为了能够及时准确地进行电力系统短期负荷的预测,采用RBF神经网络和自适应模糊控制相结合的预测方法,首先通过RBF神经网络进行负荷预测,然后利用自适应模糊控制对预测结果进行在线修正,实验结果证明了该方法的正确性与可行性。 The method of RBF neural network combined with adapt - self fuzzy control for forecasting of the electric power system are adopted to forecast short- time load timely and exactly. First, processing the load forecasting by RBF neural network, Then, modifying on- line forecasting result by adapt- self fuzzy control. Experiment result proved its validity and feasibility of this method.
作者 葛广军 程显
机构地区 平顶山工学院
出处 《平顶山工学院学报》 2007年第2期41-43,共3页 Journal of Pingdingshan Institute of Technology
关键词 RBF神经网络 模糊控制 短期负荷预测 RBF neural network fuzzy control short- time load forecasting
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