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陈祖权

作品数：1 被引量：15H指数：1
供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

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篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机方...
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇聚类
  • 1篇负荷预测
  • 1篇SOM网络
  • 1篇C-均值
  • 1篇相似日

机构

  • 1篇中南大学

作者

  • 1篇梁建武
  • 1篇谭海龙
  • 1篇陈祖权

传媒

  • 1篇电力系统及其...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法被引量：15
2011年
为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法。该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测。预测结果表明,该方法比单一的支持向量机算法具有明显的优势。
梁建武陈祖权谭海龙
关键词：短期负荷预测SOM网络C-均值相似日
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共1页<1>
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