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短期负荷预测方法

扩展短期负荷预测方法的应用。扩展短期负荷预测方法利用最新的历史负荷数据。一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法。并应用武汉电网近年的负荷数据和气象资料进行了建模和预测。1 0 0 6 —9 3 4 8 ( 2 0 1 7 ) 0 1 —0 1 0 4 —0 5 电力系统供电短期负荷预测方法仿真研究李黎1。

短期负荷预测方法Tag内容描述：<p>1、一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法摘要：小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性。为更好地反映气象因素对负荷的影响及提高负荷预测的精度，文章选用Morlet小波构建小波神经元网络，采用误差反传学习算法来训练网络，采用自学习隶属度分析聚类的新方法选择训练样本。并应用武汉电网近年的负荷数据和气象资料进行了建模和预测，预测结果表明所建立的小波神经元网络预测模型具有较好的收敛性，采用自学习隶属度分析聚类方法选择训练样本能改善预测精度。关键字：小波神经元网络隶属度短期负荷预测电力系统1。</p>

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一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法.doc

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短期负荷预测方法

一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法.doc

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