| 引用本文: | 刘学琴,吴耀华,崔宝华.基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型[J].电力系统保护与控制,2010,38(5):25-28,38.[点击复制] |
| .[J].Power System Protection and Control,2010,38(5):25-28,38[点击复制] |
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| 摘要: |
| 影响短期电力负荷预测的因素众多，如何有效地判断和选择这些相关因素是改善电力负荷预测的关键，通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题。针对常规粗糙集算法计算量大，且不具备容错性和泛化能力，在属性约简过程中设置了分类可信度β，因而对数据具有了一定的容错性和泛化能力，增强了抗噪声能力。经过对实际数据的计算分析，证实了本文提出的方法在一定程度上提高了负荷预测的精度和速度。 |
| 关键词: 短期电力负荷预测 粗糙集 属性约简 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2010.05.006 |
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