调和聚类-分类方法在电力负荷预测中的应用

摘要：

分类和聚类是数据挖掘中两个重要的研究领域,分类需要相关的先验知识,而聚类往往依据某种相似性测度,从数据本身来寻找其内在特征.在电力系统负荷预测过程中,依靠先验知识得到的分类结果与聚类结果之间并不协调.针对这一问题,文中给出了调和矩阵的定义,并在此基础上,提出调和聚类-分类算法,将该方法应用于电力系统负荷预测的样本分类中,实际结果表明,通过文中方法得到的分类结果更加客观和科学,预测结果的可靠性得到了保证.

关键词：聚类、分类、负荷预测、调和矩阵

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60970088,60775035;国家"九七三"重点基础研究发展规划项目基金2007CB311004;国家科技支撑计划项目基金2006BAC08B06;山东省中青年科学家奖励基2009BSD01383

在线出版日期：2013-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2645-2651