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黄佩

作品数：1 被引量：19H指数：1
供职机构：邵阳学院更多>>
发文基金：湖南省研究生科研创新项目湖南省高校创新平台开放基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇学习机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇主成分分析法
  • 1篇极限学习机
  • 1篇负荷预测

机构

  • 1篇长沙理工大学
  • 1篇邵阳学院
  • 1篇中机国际工程...

作者

  • 1篇成天乐
  • 1篇周胜瑜
  • 1篇蒋凌
  • 1篇李斯
  • 1篇赵慧材
  • 1篇黄佩

传媒

  • 1篇电力科学与工...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于极限学习机方法的短期负荷预测被引量：19
2013年
将极限学习机(ELM)方法引入电力系统短期负荷预测领域。该方法预测能力强,具有计算时间短、计算准确性高、全局搜索等显著特点。在运用ELM算法建立短期负荷预测模型过程中,采用归一化处理输入数据,使用主成分分析法选取计算样本,并由交互验证法确定最优主成分因子数和ELM隐含层节点数。实际算例表明,在于短期负荷预测的预测精度和运算时间方面,ELM方法较传统神经网络方法具有其独特的优势。
成天乐周胜瑜李斯赵慧材黄佩蒋凌
关键词：短期负荷预测极限学习机主成分分析法
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