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1、介紹并分析了現(xiàn)有負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型的優(yōu)缺點(diǎn),然后提出了采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型。介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的作用,在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇上,采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。然后采用“批處理”方法改進(jìn)了BP算法收斂速度慢的缺陷,提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。接著用改進(jìn)后的遺傳算法結(jié)合改進(jìn)后的BP算法來(lái)改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部收斂性,同時(shí)采用了模糊理論的知識(shí),對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和修正處理,提高了網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度和學(xué)習(xí)效率。在對(duì)負(fù)荷變化規(guī)律分析的基礎(chǔ)上
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