粒子群—神经网络混淆算法及毛糙集实际在电力体系短期负荷猜测中

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粒子群—神经网络混淆算法及毛糙集实际在电力体系短期负荷猜测中

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粒子群—神经网络混淆算法及毛糙集实际在电力体系短期负荷猜测中毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：电力体系短期负荷猜测是电力体系调度经营跟用电服务部分的重要日常工作之一。它关联到电力体系的调度运行跟出产打算,其猜测精度的高低直接影响到电力体系运行的保险性、经济性跟供电品质。它的特点重要有:要猜测的数据个数多、影响猜测的因素复杂且存在随机性跟猜测精度请求高等。跟着电力市场的树（本文此处忽略..）破跟发展,短期负荷猜测已成为电力体系管理的古代化的重要内容之一。负荷猜测的核心问题是如何选取合适的猜测方法,即如何树破实用于所研究地区的负荷猜测的数学模型。跟着古代科学技巧的始终发展,负荷猜测的研究也在始终深刻,各种各样的猜测方法始终出现,从经典的统计分析方法到古代的智能算法,（文章此处忽略..）使得负荷猜测的精度得到了很大的进步。然而因为短期负荷猜测问题的复杂性,因此都不可避免的表示出必定的局限性。粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能方法的演变打算(evolutionarycomputation)技巧,其思维来源于人工生命跟演变打算实际。本文将这种新兴的智能技巧与人工神经（本文此处忽略..）网络算法相结合,构成粒子群-神经网络(PSO-BP)混淆算法,树破计及各种影响因素的短期负荷猜测模型。应用所树破的PSO-BP混淆算法跟改进神经网络算法的负荷猜测模型进行短期负荷猜测,并比较所得成果可知,PSO-BP混淆算法明显优于改进神经网络算法。同时,考虑到不断定因素对短期负荷（文章此处忽略..）的影响及毛糙集(RoughSet)实际在处理不断定性问题中表示出来的优胜性,本文还树破了RoughSet实际负荷猜测模型对日负荷进行猜测,猜测成果完全满意了实际工程请求。本文最后还树破了前两种算法的组合猜测模型,避免了单一模型的片面性,有效地降落了猜测的危险。

以上为本篇毕业论文范文粒子群—神经网络混淆算法及毛糙集实际在电力体系短期负荷猜测中的介绍部分。

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