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混合属性约简方法在电力负荷预测中的应用
被引量:
2
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作者
常玉慧
钱进
郭庆军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第30期234-236,240,共4页
影响电力短期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,提出了一种基于粗糙集理论的混合属性约简算法,并对与预测日相似性数据进行快速约简,讨论了基于混合属性约简和BP神经网络相结合的预测模型。实验结果表明...
影响电力短期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,提出了一种基于粗糙集理论的混合属性约简算法,并对与预测日相似性数据进行快速约简,讨论了基于混合属性约简和BP神经网络相结合的预测模型。实验结果表明,这种方法提高了短期电力负荷预测精度。
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关键词
混合属性约简算法
粗糙集
BP神经网络
短期负荷预测
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职称材料
题名
混合属性约简方法在电力负荷预测中的应用
被引量:
2
1
作者
常玉慧
钱进
郭庆军
机构
江苏技术师范学院计算机工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第30期234-236,240,共4页
基金
江苏省省属高校自然科学资金项目(No.09KJD520004)
文摘
影响电力短期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,提出了一种基于粗糙集理论的混合属性约简算法,并对与预测日相似性数据进行快速约简,讨论了基于混合属性约简和BP神经网络相结合的预测模型。实验结果表明,这种方法提高了短期电力负荷预测精度。
关键词
混合属性约简算法
粗糙集
BP神经网络
短期负荷预测
Keywords
hybrid attribute reduction algorithm
rough set
BP artificial neural network
short power load forecasting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合属性约简方法在电力负荷预测中的应用
常玉慧
钱进
郭庆军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
2
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