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RBF神经网络短期电力负荷预测研究
RBF神经网络短期电力负荷预测研究
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中文摘要：
本文将径向基神经网络和采用非线性权值递减策略的粒子群优化（PSO）算法相结合对某缺电城市进行电力负荷的短期预报。在RBF神经网络对负荷进行预测的同时，通过PSO算法进一步确定其最佳扩展系数6，从而得到更精确的预测结果并提高网络的泛化能力，可以取得良好的效果。
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作者：
曹国栋
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作者单位：
内蒙古京科发电有限公司,029400
关键词：
径向基神经网络
短期电力负荷预测
出版年：
2012
中国包装科技博览
中国包装总公司
中国包装科技博览
ISSN：
1009-914X
年,卷(期)：
2012.
(5)
被引量
1
参考文献量
1
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万方数据
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