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吉林省教育厅科研项目(2009259)

作品数：1 被引量：1H指数：1
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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篇优化算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇负荷预测
  • 1篇RBF
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇SVM算法
  • 1篇GA

机构

  • 1篇长春工程学院
  • 1篇热电公司

作者

  • 1篇张建红
  • 1篇张红

传媒

  • 1篇长春工程学院...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用被引量：1
2011年
高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度。以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性。
张红张建红康岩松
关键词：RBF神经网络短期负荷预测
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共1页<1>
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