应用模糊神经网络进行负荷预测的研究

摘要：

应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型,借助等价结构的ANN基于实时数据的梯度信息对系统参数进行BP训练,具有较强的适应性和自学习能力.以电力短期负荷预测(STLF)为应用背景,进行了系统化的实验研究,结果表明这一智能化的预测系统的性能是令人满意的.

关键词：模糊神经网络、短期负荷预测、经济预测、函数逼近

所属期刊栏目：25

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：广东省科研项目;广东省科学院院长青年基金

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：60-67