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负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理.本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法-WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不相似性测度函数,减小了计算复杂度.对数据进行聚类之后,采用收敛速度快、模式分类能力强的超圆神经元网络数据辨识模型,并对识别出的坏数据进行修正,实例证明本文提出的数据处理模型具有较好的效果. 相似文献
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针对现有的短期负荷预测方法易陷入局部极值以及预测精度不高等缺陷,文中提出了一种基于改进免疫算法优化BP神经网络的短期智能负荷预测方法.通过利用改进的矢量距优化免疫网络,从而达到优化网络的目的.融入免疫调节原理,引入抗体浓度的概率选择式,采用自适应变化策略重新设计变异算子,利用新的变异尺度设计种群抗体,采用新的神经元适应度函数,并结合免疫网络调节的进化算法进行网络学习.实例分析表明,基于改进免疫网络优化的BP网络短期负荷预测算法比混沌算法优化BP网络算法精度更高,更具实用性. 相似文献
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