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研究了月度负荷的特性,指出了其季节波动性和趋势增长性双重特性;介绍了广义回归神经网络的基本理论,提出以横向历史数据和纵向历史数据作为输入神经元,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型的预测精度明显高于一般的BP网络.
一种月度负荷预测的新方法
【摘 要】
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研究了月度负荷的特性,指出了其季节波动性和趋势增长性双重特性;介绍了广义回归神经网络的基本理论,提出以横向历史数据和纵向历史数据作为输入神经元,建立了月度负荷预测模
【机 构】
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陕西理工学院电气工程系
【出 处】
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科技资讯
【发表日期】
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2007年30期
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