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基于模糊C均值聚类-变分模态分解和群智能优化的多核神经网络短期负荷预测模型

王煜尘 窦银科 孟润泉

高电压技术2022,Vol.48Issue(4):1308-1319,12.
高电压技术2022,Vol.48Issue(4):1308-1319,12.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20210664

基于模糊C均值聚类-变分模态分解和群智能优化的多核神经网络短期负荷预测模型

Forecasting Model for Multicore Neural Network Short-term Load Based on Fuzzy C-mean Clustering-variational Modal Decomposition and Chaotic Swarm Intelligence Optimization

王煜尘 1窦银科 2孟润泉1

作者信息

  • 1. 太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024
  • 2. 自然资源部极地科学重点实验室中国极地研究中心,上海200136
  • 折叠

摘要

关键词

模糊C均值聚类/变分模态分解/混沌粒子群优化/多核极限学习机/短期负荷预测

引用本文复制引用

王煜尘,窦银科,孟润泉..基于模糊C均值聚类-变分模态分解和群智能优化的多核神经网络短期负荷预测模型[J].高电压技术,2022,48(4):1308-1319,12.

基金项目

国家重点研发计划(2016YFC1400302) (2016YFC1400302)

国家自然科学基金(U1610121) (U1610121)

山西省科技重大专项(20181102028). (20181102028)

高电压技术

OA北大核心CSTPCD

1003-6520

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