应用软计算和数据挖掘的短期负荷预测.doc
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应用软计算和数据挖掘的短期负荷预测,页数5字数 4802 摘要： 负荷预测分为坏数据处理和预测建模2个步骤，目前尚无一种系统化的有效方法对坏数据进行精确的辨识。模糊系统是多因素短期负荷预测建模的一种较好的方法，但其结构辨识是一个难点。文中将数据挖掘思想和软计算方法相结合，较好地解决了上述问题，并对实际数据加以分析，获得了...
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应用软计算和数据挖掘的短期负荷预测
页数 5 字数 4802
摘 要：
负荷预测分为坏数据处理和预测建模2个步骤，目前尚无一种系统化的有效方法对坏数据进行精确的辨识。模糊系统是多因素短期负荷预测建模的一种较好的方法，但其结构辨识是一个难点。文中将数据挖掘思想和软计算方法相结合，较好地解决了上述问题，并对实际数据加以分析，获得了良好效果。
关键词：软计算；数据挖掘；负荷预测
参考文献
［1］ Khotanza A，Afkhami-Rohani R，Maratuk la D.A STLF-Artificial Neutral Network Short-term Load Forecaster- Generation Three［J］.IEEE Trans on Power Systems，1998.13(4)：1413-1422.
［2］ 袁曾任.人工神经网络原理及其应用［M］.北京：清华大学出版社，1999.
［3］ Jiawei han，Micheline kambr.数据挖掘［M］.北京：高等教育出版社，2001.
［4］ Breiman L，Friend J H，Olshen R A.Classification and Regression Trees［Z］.Belmont (calfornia)： Wadsworth Inc，1984.
［5］ Jyh-Shing Roger Jang.ANFIS： Adaptive Network-Based Fuzzy In Inference System［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics.1996，23(3)： 665-6
页数 5 字数 4802
摘 要：
负荷预测分为坏数据处理和预测建模2个步骤，目前尚无一种系统化的有效方法对坏数据进行精确的辨识。模糊系统是多因素短期负荷预测建模的一种较好的方法，但其结构辨识是一个难点。文中将数据挖掘思想和软计算方法相结合，较好地解决了上述问题，并对实际数据加以分析，获得了良好效果。
关键词：软计算；数据挖掘；负荷预测
参考文献
［1］ Khotanza A，Afkhami-Rohani R，Maratuk la D.A STLF-Artificial Neutral Network Short-term Load Forecaster- Generation Three［J］.IEEE Trans on Power Systems，1998.13(4)：1413-1422.
［2］ 袁曾任.人工神经网络原理及其应用［M］.北京：清华大学出版社，1999.
［3］ Jiawei han，Micheline kambr.数据挖掘［M］.北京：高等教育出版社，2001.
［4］ Breiman L，Friend J H，Olshen R A.Classification and Regression Trees［Z］.Belmont (calfornia)： Wadsworth Inc，1984.
［5］ Jyh-Shing Roger Jang.ANFIS： Adaptive Network-Based Fuzzy In Inference System［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics.1996，23(3)： 665-6
