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刘绚

作品数:2 被引量:15H指数:2
供职机构:四川大学电气信息学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇遗传算法
  • 1篇优化神经网络
  • 1篇同调机群
  • 1篇同调识别
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应共振
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织神经网...
  • 1篇网络
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇聚类
  • 1篇基于小波变换
  • 1篇负荷预测
  • 1篇KOHONE...
  • 1篇波变换

机构

  • 2篇四川大学
  • 1篇重庆市电力公...

作者

  • 2篇刘天琪
  • 2篇刘绚
  • 1篇文俊

传媒

  • 1篇电网技术
  • 1篇四川电力技术

年份

  • 2篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别被引量:11
2010年
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵;然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练,最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型,即不同的同调发电机组;最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明:自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果,没有出现误判,且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。
刘绚文俊刘天琪
关键词:自适应共振KOHONEN网络自组织神经网络同调识别
基于小波变换和遗传算法优化神经网络负荷预测被引量:4
2010年
提出了采用小波变换和遗传算法优化神经网络的混合模型对电力负荷进行短期预测。首先通过小波变换,将原始负荷序列分解到不同的尺度上,然后根据不同的子负荷序列的特性分别建立相匹配的神经网络模型,采用遗传算法优化各神经网络模型的初始权值,最后对各分量预测结果进行重构得到最终预测值。采用成都某地区2009年的实际负荷对所提方法进行验证,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。
刘绚刘天琪
关键词:负荷预测神经网络小波变换遗传算法
共1页<1>
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