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基于事例推理的负荷预测

屈利  苑津莎  张卫华  李丽  
【摘要】:人工智能中的事例推理是解决短期负荷预测问题的新方法。事例推理的特点是将历史经验作为代替规则专家系统的"知识"存储在事例库中。对于新的预测问题,系统从事例库中检索出相似事例,并将数据(来自相似事例集)输入到神经网络中训练,这样既有效克服了大数据量训练的盲目性,大大减少了网络输入的节点数,提高训练效率,又提高了预测精度。在事例修正中,针对非正常日的预测误差较大的问题,文中给出了统一的修正公式。经实例验证比较表明,该方案是有效可行的。

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