提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法.首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测.预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值.

关键词: T-S模糊神经网络, 可能性聚类算法, 改进聚类算法, 短期负荷预测, | 全部关键词