%0 Journal Article
%T 基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测
%A 任雪梅
%A 陈逊
%A 徐腊元
%J 北京理工大学学报
%D 2004
%X 提出一种马尔可夫链和模糊聚类相结合的预测方法,针对时间序列中出现的各种随机现象,分别建立数学模型.对样本所属状态采用模糊划分,使分类更符合实际情况;利用马尔可夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测.该方法在电力系统负荷预测中使用,提高了算法的全局最优性能.在时间序列呈现较强的随机性时,本算法具有明显的优越性.仿真结果表明,对于各种扰动因素,预测误差可控制在3.5%以内.
%K 模糊聚类
%K 马尔可夫链
%K 组合预测
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20040511&flag=1