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| 基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测 | |
| 引用本文： | 杨胡萍,白慧,刘家学,张力.基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测[J].东华大学学报(自然科学版),2008,34(2):204-207. |
| 作者姓名： | 杨胡萍 白慧 刘家学 张力 |
| 作者单位： | 1. 南昌大学,信息工程学院,江西,南昌,330029 2. 东华大学,信息科学与工程学院,上海,201620 3. 深圳供电局,广东,深圳,518020 4. 南昌供电局,江西,南昌,330029 |
| 摘 要： | 提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,预测结果表明该算法具有一定实用性. |
| 关 键 词： | 短期负荷预测 交替梯度算法 径向基函数(RBF)神经网络 电力系统 改进算法 神经网络 电力系统 短期负荷预测 Power System Electric Neural Network Radial Basis Function Based 预测结果 因素 负荷变化 影响 类型 综合 预测模型 应用 预测精度 收敛速度 梯度下降算法 |
| 文章编号： | 1671-0444(2008)02-0204-04 |
| 修稿时间： | 2006年12月12 |
Electric Power System's Short-Term Load Forecasting Based on Radial Basis Function Neural Network |
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| YANG Hu-ping,BAI Hui,LIU Jia-xue,ZHANG Li.Electric Power System's Short-Term Load Forecasting Based on Radial Basis Function Neural Network[J].Journal of Donghua University,2008,34(2):204-207. | |
| Authors: | YANG Hu-ping BAI Hui LIU Jia-xue ZHANG Li |
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