负荷预报
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查看全部 500 份 →基于RBF神经网络的短期电力负荷预测
研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响，建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型。将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中，提高了训练的可信度和可靠性。利用该模型编排的实用化软件投入到了实际
2024-02-14
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基于BP网的中长期负荷预测因素优化选择
基于人工神经网络原理，设计一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型，利用神经网络高度非线性建模能力，选取影响电力负荷的一些经济因素作为BP人工神经网络的输入变量，采用新定义的方差贡献法对输入
2023-11-28
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基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测
设计并实现了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期电力负荷预测。由神经网络和模糊逻辑分别对基本负荷和受天气、节假日影响的负荷进行预测，使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用
2024-04-10
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