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自适应模糊神经网络在用电预测中的应用
引用本文:田丽,段争光,金礼力,张玉成.自适应模糊神经网络在用电预测中的应用[J].兵工自动化,2004,23(6):78-79.
作者姓名:田丽  段争光  金礼力  张玉成
作者单位:安徽工程科技学院,电气工程系,安徽,芜湖,241000;安徽工程科技学院,电气工程系,安徽,芜湖,241000;安徽工程科技学院,电气工程系,安徽,芜湖,241000;安徽工程科技学院,电气工程系,安徽,芜湖,241000
基金项目:横向科研合作项目(2004340301000002)
摘    要:电力三产用电量预测模型,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANNFRS)原理及电力负荷的历史数据建立.该系统由7个隐含层数,5个隶属度函数组数据模型组成.网络使用Levenberg-Marquardt算法训练,每个局部映射参数采用线性最小二乘估计算法.仿真结果表明拟合误差的数量级为10-5,能满足负荷预测要求.

关 键 词:预测模型  用电量  自适应神经网络(ANN)  模糊推理系统(FRS)
文章编号:1006-1576(2004)06-0078-02
修稿时间:2004年5月10日

Application of ANNFRS in Predicting Electric Power Consumption
TIAN Li,DUAN Zheng-guang,JIN Li-li,ZHANG Yu-cheng.Application of ANNFRS in Predicting Electric Power Consumption[J].Ordnance Industry Automation,2004,23(6):78-79.
Authors:TIAN Li  DUAN Zheng-guang  JIN Li-li  ZHANG Yu-cheng
Abstract:In adaptive NN-based fuzzy reasoning system (ANNFRS), the predicting model of power consumption for electric three-industry was structured according to principle of the system and history data of electric load. It consists of 7 pieces of hidden layer and 5 pieces of data model with membership grade function array. The network learning was trained with Levenberg-Marquardt algorithm, every local mapping parameter was estimated with linear least squares solution algorithm. The simulation results show that the quantity level of error is 10-5, which can satisfy the demands of load forecast.
Keywords:Prediction model  Power consumption  Adaptive NN  Fuzzy reasoning system
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