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針對中長期負荷預測，本文將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于高木-關(guān)野自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的中長期負荷預測模型。該模型采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對模糊信息進行處理，使得模糊推理系統(tǒng)的模糊規(guī)則和模糊隸屬度函數(shù)能通過學習功能自動生成，從而有效地解決了模糊理論中必須根據(jù)專家經(jīng)驗人為制定規(guī)則和隸屬度函數(shù)的瓶頸及采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所獲得的輸入/輸出關(guān)系不易被人接受的問題；并以湖南省安鄉(xiāng)縣經(jīng)濟發(fā)展指標和全社會用電量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過高木——關(guān)野自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)對安鄉(xiāng)
縣預測年份全社會用電量水平的進行預測分析。算例表明，該推理系統(tǒng)計算快捷，準確性高，在電網(wǎng)規(guī)劃中長期負荷預測中有較強的實用價值。
縣預測年份全社會用電量水平的進行預測分析。算例表明，該推理系統(tǒng)計算快捷，準確性高，在電網(wǎng)規(guī)劃中長期負荷預測中有較強的實用價值。
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