【摘 要】
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为了获得反映校园负荷变化的预测模型，采用FNN模型与模糊控制器相结合的方法，使用校同负荷影响较大的天气因素及日期类型作为负荷预测外部干扰，进行了深入的研究。通过预测模型
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为了获得反映校园负荷变化的预测模型，采用FNN模型与模糊控制器相结合的方法，使用校同负荷影响较大的天气因素及日期类型作为负荷预测外部干扰，进行了深入的研究。通过预测模型对校园历史负荷进行学习，完成预测网络参数的训练。结合模糊理论，将预测后的误差及误差变化率作为模糊控制器的输入，完成对负荷预测结果的修正。通过与典型BP网络进行对比，验证了该方法的有效性，为高校能源的管理奠定了坚实基础。
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