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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF）神经网络，对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。
基于改进RBF神经网络的电力负荷预测
【摘 要】
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF）神经网络，对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛
【机 构】
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河北工业大学
【出 处】
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电子设计工程
【发表日期】
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2013年1期
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