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基于模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法在空间负荷预测中的应用  
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【英文篇名】 Application of Comprehensive Data Mining Method Based on Fuzzy Rough Set in Spatial Load Forecasting
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 熊浩; 李卫国; 黄彦浩; 张海峰; 畅广辉;
【英文作者】 XIONG Hao1; LI Wei-guo2; HUANG Yan-hao3; ZHANG Hai-feng4; CHANG Guang-hui1 (1.School of Electrical Engineering; Wuhan University; Wuhan 430072; Hubei Province; China; 2.Key Laboratory of Power System Protection and Dynamic Security Monitoring and Control (North China Electric Power University); Ministry of Education; Changping District; Beijing 102206; 3.China Electric Power Research Institute; Haidian District; Beijing 100085; 4.Henan Electric Power Company; Zhengzhou 450052; Henan Province; China);
【作者单位】 武汉大学电气工程学院; 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学); 中国电力科学研究院; 河南省电力公司; 武汉大学电气工程学院 湖北省武汉市; 北京市昌平区; 北京市海淀区; 河南省郑州市; 湖北省武汉市;
【文献出处】 电网技术 , Power System Technology, 编辑部邮箱 2007年 14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】 空间负荷预测; 数据挖掘; 数据库知识获取(KDD); 模糊粗糙集; 配电网规划;
【英文关键词】 spatial load forecasting; data mining; knowledge discovery in database (KDD); fuzzy rough set; distribution network planning;
【摘要】 基于模糊粗糙集理论,提出了一种综合数据挖掘方法,并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法,采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类,根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值,根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选,并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活,可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。
【英文摘要】 According to fuzzy rough set theory, acomprehensive data mining method is proposed and applied inspatial load forecasting (SLF). Based on rule reduction methoda cyclic sampling method is put forward; by means ofknowledge discovery in database (KDD) technique andaccording to the attribute values of acquired samples, theclustering of samples is conducted; according to clusteringcenter, according to the attribute of clustering center tocontinuous fetching, the fuzzy values are set and based oninclusion degree ...
【更新日期】 2007-09-05
【分类号】 TM715;TM76
【正文快照】 0引言空间负荷预测(space load forecasting,SLF)是配电网规划的重要前提,其目的是预测目标年供电区域内负荷的增长量和分布情况。20世纪80年代提出的多阶段用地仿真法(multi-scenario land-use simulation,MSLUS)已成为SLF的主要模型[1]。文献[2-5]建立了以地理信息系统(geogr

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