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电力负荷的RBF神经网络预测 被引量:4

RBF Prediction of electric power load
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摘要 针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导了权值的更新方式。对比了RBF和BP预测方法,结果表明,RBF方法收敛速度快、预报精度高,由此也证实了其具有的工程应用前景。 Aiming at medium and long term prediction of electric power load,this paper presents prediction theory of RBF and deduces how to update weights.The comparison,between RBF and BP,proves that RBF has a faster convergence rate,a higher prediction precision and a bright prospect of engineering application.
作者 李程 谭阳红
出处 《黑龙江电力》 CAS 2010年第4期252-254,共3页 Heilongjiang Electric Power
基金 国家自然基金No.50677014 博士点专项基金No.20060532002 湖南省自然基金No.06JJ2024 03GKY3115 04FJ2003 05GK2005的资助
关键词 径向基神经网络(RBF) 负荷预测 电力系统 电力负荷 RBF load prediction electric power system electric power load
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