吴小明
- 作品数：3 被引量：30H指数：2
- 供职机构：浙江大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 软计算方法和数据挖掘理论在电力系统负荷预测中的应用被引量：28
- 2003年
- 数据挖掘技术能够从大量数据中发现潜在知识 ,软计算是创建智能系统的有效方法 ,本文将两者结合 ,完成电力预测过程的两个主要任务 :负荷坏数据处理和多因素负荷预测模型的建立。通过对 Kohonen网聚类挖掘和 BP网分类挖掘的效果分析 ,设计由这两种网络组合而成的神经网络模型 ,完成坏数据辨识和调整的任务 ;以模糊推理系统为基础构建多因素负荷预测模型 ,本文采用 CART分类挖掘技术解决模糊结构辨识中的两个难点问题 :输入空间划分和输入变量选择 ,在此基础上设计 ANFIS网络进行参数辨识。良好的实例分析效果说明 ,数据挖掘思想和软计算方法相结合 。
- 吴小明邱家驹张国江蔡建颖
- 关键词：负荷预测数据挖掘软计算电力系统聚类
- 热塑性塑料注射成形机电液比例控制系统的研究
- 吴小明
- 考虑气象条件下的电力系统短期负荷预测研究
- 负荷坏数据辨识是由负荷曲线抗差聚类和坏数据曲线模式分类两个顺序的过程组成的;该文通过对Kohonen网的抗差聚类和BP网模式分类的效果分析,设计由这两种网络组合而成的神经网络模型,较好地完成了坏数据辨识的任务.在正常日预...
- 吴小明
- 关键词：短期负荷预测模糊推理系统线性回归模型电力系统负荷预测
- 文献传递
