%0 Journal Article
%T 模糊神经网络在非线性短期负荷预测中的应用
%A 杨奎河
%A 王宝树
%A 赵玲玲
%J 控制理论与应用
%D 2004
%X 为提高负荷预测精度,提出了一种新的4层模糊神经网络短期负荷预测模型.该模型将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,使模糊推理和解模糊均通过神经网络来实现.选取的隶属函数使神经网络权值有一定的知识表示意义,并通过模糊化层将输入特征量转化为模糊量.在模糊推理层提出了两种不同的算法来完成模糊推理,然后从中确定出模糊取小算法预测效果更好.最后在输出层通过适当的解模糊得到确切的预测输出值.仿真结果表明了该方法的有效性.
%K 非线性
%K 负荷预测
%K 隶属函数
%K 模糊神经网络
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200405024&flag=1