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基于自组织映射网络的峰值负荷预测方法: 应用扩展自组织映射网络研究了06电力系统峰值负荷预测问题.首先采用了传统的K0honen自组织映射(SOM)网络学习和拟合以气候变量为参数的负荷时间序列.为了进一步提高预测的准确度,应用了一种基于误差校正学习规則的扩展S...; 董立文范澍; 关键词：负荷预测自组织映射网络; 文献传递

基于自组织映射网络的峰值负荷预测方法被引量：2: 2007年; 应用扩展自组织映射网络研究了电力系统峰值负荷预测问题。在传统的Kohonen自组织映射(SOM)网络的学习算法的基础上,为了提高电力系统峰值负荷预测的精度,进一步提出了一种扩展的自组织映射算法。在这个SOM网络中,除了权矩阵外,还有一个输入输出对的局部梯度(Jocobian)矩阵也被存储在神经元中。这样,在输出空间中梯度信息围绕输出权值产生了一个一阶扩展,便可得到一个输出的改进估计值。同时,提出了一个Jocobian矩阵的生成算法。最后采用纽约市的电力负荷数据为研究对象,证明了所提出方法的有效性。; 董立文范澍; 关键词：负荷预测自组织映射网络

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范澍