【摘 要】
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为了更有效地挖掘电力负荷样本数据的信息规律,提高径向基函数RBF （radial basis function）神经网络的预测精度,提出了一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法.该算法根据电力
【机 构】
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辽宁工程技术大学电控学院,华北电力大学电力工程系
【基金项目】
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辽宁省大学生创新训练计划项目（201310147059）,辽宁省自然科学基金项目（201102086）,博士启动基金项目（2010413）,校市场调研基金项目（SCDY2013038）
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为了更有效地挖掘电力负荷样本数据的信息规律,提高径向基函数RBF （radial basis function）神经网络的预测精度,提出了一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法.该算法根据电力负荷数据的内部周期相似性规律,利用近邻传播算法将样本数据进行聚类处理,获取样本数据的类中心点,并将此作为RBF神经网络的中心矢量,同时根据类中心距离设置基宽,最终实现样本数据的训练以及未来电力负荷的短期预测.通过对未来一天的负荷预测,验证了该思路,为电力负荷短期预测提供了一种新方法.
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