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鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值. 相似文献
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电力系统用电量预测是指从电力负荷自身的变化情况以及经济、气象等因素的影响规律出发,通过对历史数据的分析,探索事物之间的内在联系和发展变化规律,以未来韵经济、气象等因素的发展趋势为依据,对电力需求作出预先的估计和推测。从中小波分析和灰色模型角度分析了用电量预测。介绍了中小波分析和灰色模型的概念和原理,通过实例对灰色预测模型韵预测效果进行分析。 相似文献
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在样条回归的基础上,提出了适用于非单调数据的广义样条带权回归方法,经我校区用电量实例计算验证,比广义线性、多项式逐步和传统样条回归方法的效果显著 相似文献
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