應(yīng)用軟計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).doc
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應(yīng)用軟計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘的短期負(fù)荷預(yù)測(cè),頁(yè)數(shù)5字?jǐn)?shù) 4802 摘要: 負(fù)荷預(yù)測(cè)分為壞數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)建模2個(gè)步驟,目前尚無(wú)一種系統(tǒng)化的有效方法對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的辨識(shí)。模糊系統(tǒng)是多因素短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模的一種較好的方法,但其結(jié)構(gòu)辨識(shí)是一個(gè)難點(diǎn)。文中將數(shù)據(jù)挖掘思想和軟計(jì)算方法相結(jié)合,較好地解決了上述問(wèn)題,并對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)加以分析,獲得了...
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應(yīng)用軟計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)
頁(yè)數(shù) 5 字?jǐn)?shù) 4802
摘 要:
負(fù)荷預(yù)測(cè)分為壞數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)建模2個(gè)步驟,目前尚無(wú)一種系統(tǒng)化的有效方法對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的辨識(shí)。模糊系統(tǒng)是多因素短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模的一種較好的方法,但其結(jié)構(gòu)辨識(shí)是一個(gè)難點(diǎn)。文中將數(shù)據(jù)挖掘思想和軟計(jì)算方法相結(jié)合,較好地解決了上述問(wèn)題,并對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)加以分析,獲得了良好效果。
關(guān)鍵詞:軟計(jì)算;數(shù)據(jù)挖掘;負(fù)荷預(yù)測(cè)
參考文獻(xiàn)
[1] Khotanza A,Afkhami-Rohani R,Maratuk la D.A STLF-Artificial Neutral Network Short-term Load Forecaster- Generation Three[J].IEEE Trans on Power Systems,1998.13(4):1413-1422.
[2] 袁曾任.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.
[3] Jiawei han,Micheline kambr.數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:高等教育出版社,2001.
[4] Breiman L,F(xiàn)riend J H,Olshen R A.Classification and Regression Trees[Z].Belmont (calfornia): Wadsworth Inc,1984.
[5] Jyh-Shing Roger Jang.ANFIS: Adaptive Network-Based Fuzzy In Inference System[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics.1996,23(3): 665-6
頁(yè)數(shù) 5 字?jǐn)?shù) 4802
摘 要:
負(fù)荷預(yù)測(cè)分為壞數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)建模2個(gè)步驟,目前尚無(wú)一種系統(tǒng)化的有效方法對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的辨識(shí)。模糊系統(tǒng)是多因素短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模的一種較好的方法,但其結(jié)構(gòu)辨識(shí)是一個(gè)難點(diǎn)。文中將數(shù)據(jù)挖掘思想和軟計(jì)算方法相結(jié)合,較好地解決了上述問(wèn)題,并對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)加以分析,獲得了良好效果。
關(guān)鍵詞:軟計(jì)算;數(shù)據(jù)挖掘;負(fù)荷預(yù)測(cè)
參考文獻(xiàn)
[1] Khotanza A,Afkhami-Rohani R,Maratuk la D.A STLF-Artificial Neutral Network Short-term Load Forecaster- Generation Three[J].IEEE Trans on Power Systems,1998.13(4):1413-1422.
[2] 袁曾任.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.
[3] Jiawei han,Micheline kambr.數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:高等教育出版社,2001.
[4] Breiman L,F(xiàn)riend J H,Olshen R A.Classification and Regression Trees[Z].Belmont (calfornia): Wadsworth Inc,1984.
[5] Jyh-Shing Roger Jang.ANFIS: Adaptive Network-Based Fuzzy In Inference System[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics.1996,23(3): 665-6
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