| 基于改进RBF神经网络的电力负荷预测 |
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| 引用本文： | 张燕,谢峰. 基于改进RBF神经网络的电力负荷预测[J]. 电子设计工程, 2013, 21(1): 117-118,121 |
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| 作者姓名： | 张燕 谢峰 |
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| 作者单位： | 河北工业大学 天津300130 |
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| 摘 要： | 为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。
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| 关 键 词： | 交替梯度算法 径向基函数(RBF)神经网络 负荷预测 电力系统 |
Based on the improved RBF neural netwok power load forecasting |
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| ZHANG Yan , XIE Feng. Based on the improved RBF neural netwok power load forecasting[J]. Electronic Design Engineering, 2013, 21(1): 117-118,121 |
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| Authors: | ZHANG Yan XIE Feng |
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| Affiliation: | (Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China) |
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