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聚类分析在超短期电力负荷中的应用 被引量:1

Clustering Analysis in the Application of Super Short Term Power Load
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摘要 针对超短期电力负荷值,提出了一种对其进行归类的算法。通过蚁群聚类确定数据类别,作为下一步模糊C均值聚类的初始条件,改进后的聚类分析确定了超短期负荷值与类别之间的隶属度关系。采用LM神经网络对聚类结果训练,并加以仿真,为将来的系统调度提供决策依据。 According to the super short term power load value,this paper puts forward a kind of the classification algorithm.Through the ant clustering class assuring data category,as the next step fuzzy c-means clustering initial condition.The improved clustering analysis decide the super short term load value and category of the relationship between the membership degree.It provides the decision-making basis for making the system scheduling by using and simulating LM neural network to clustering results training.
出处 《河北联合大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第3期74-80,共7页 Journal of Hebei Polytechnic University:Social Science Edition
关键词 蚁群聚类 模糊C均值聚类 LM神经网络 ant clustering class fuzzy c-means clustering LM neural network
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