属性约简在空间电力负荷预测中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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属性约简在空间电力负荷预测中的应用

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【英文篇名】	Application of Attribute Reduct Method in Spatial Load Forecasting
【下载频次】	★★★★★
【作者】	雷绍兰; 孙才新; 周林; 周湶; 程其云;
【英文作者】	LEI Shao-lan; SUN Cai-xin; ZHOU Lin; ZHOU Quan; CHEN Qi-yun; ( The Key Laboratory of High Voltage Engineering and Electrical New Technology under the State; Ministry of Education; Chongqing University; Chongqing 400030; China; Chongqing Communication University Power Electronic Department; Chongqing 400035; Chongqing Mobile Communication Company Data Department; Chongqing 400041; China);
【作者单位】	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室; 重庆移动通信公司数据中心; 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室重庆 400030 重庆通信学院电力电子教研室重庆;
【文献出处】	重庆大学学报(自然科学版) , Journal of Chongqing University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2004年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	粗糙集; 属性约简; 空间电力负荷预测; 用地类型;
【英文关键词】	rough set; attribute reduct; spatial load forecasting; land-use style;
【摘要】	空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间。粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息。因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率。
【英文摘要】	Spatial load forecasting is a process distributing the total forecasted load to all partitioned area, and involving more spatial information and more factor influencing application of the future small area, which need a great deal of memory space and longer operation time. Rough set is new method of data analysis. It need not be provided with any advanced information except data set. But attribute reduct is its main algorithms. Division matrix approach on rough set used to reduce the attribute related to la...
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TM715
【正文快照】	自波兰数学家2.Pawlak于20世纪80年代首次提出粗糙集理论以来,经过20多年的研究和发展,在理论和实践上已取得较大进步。它是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息,还可以对数据进行分析和推理,从中发现隐含的知识、

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