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杨杰

作品数：1 被引量：10H指数：1
供职机构：南京理工大学更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇证据理论
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇负荷预测
  • 1篇D-S证据
  • 1篇D-S证据理...

机构

  • 1篇南京理工大学
  • 1篇南京工程学院

作者

  • 1篇杨伟
  • 1篇吴京秋
  • 1篇孙奇
  • 1篇杨杰

传媒

  • 1篇电力自动化设...

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于D-S证据理论的短期负荷预测模型融合被引量：10
2009年
在各种预测模型融合时确定各种模型的权重直接影响到预测精度。对3种不同的神经网络负荷预测模型分别建立了权重提取和权重融合的数学模型,并运用证据理论对3种预测模型的权重进行融合。通过对历史预测数据的分析,提取了证据理论的融合样本,并将信度函数的多重融合结果作为负荷预测模型权重,得到权重融合后待预测日的负荷预测结果。将权重融合模型的预测结果与单一模型的预测结果进行比较,结果表明权重融合后的模型具有更高的预测精度,提高了负荷预测的准确性。
吴京秋孙奇杨伟杨杰
关键词：神经网络负荷预测
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共1页<1>
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