Short-term load forecasting of Urmia city with hybrid k-means, VSS LMS” learning method for RBF neural network

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 775

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IEAC02_040

تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395

چکیده مقاله:

in this paper we investigate the performance of a hybrid learning algorithm for RBF network in the application of short-term load forecasting. In this method the algorithm forfinding radial basis function centers of hidden layer is k-means and the algorithm for training the weights of output layer isadaptive variable step-size algorithm. We proved this method isboth accurate and fast in comparison with other presented schemes. Also we demonstrated that this method requires lesscomputational processing and can perform well when amount of the input data is large. Our simulation results for Urmia city – Iran, show there is up to 30 percent improvement in processing time and 37% improvement in prediction accuracy whencompared with previously improved k-means learning

کلیدواژه ها:

RBF network ، load forecasting ، variable step-size LMS algorithm ، hybrid learning

نویسندگان

Mehdi Panahi

Department of technical and engineering Saveh Azad University Tehran - Iran

Ehsan Mostafapour

Dept. of electrical and computer engineering Urmia University Urmia - Iran

Reza Ghaderi

Department of electrical engineering Shahid Beheshti University Tehran - Iran

Morteza Farsadi

Dept. of electrical and computer engineering Urmia University Urmia - Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Khotanzad, A., Afkhami -Rohani, R., and Maratukulam, D., -ANNSTLF Artificial ...
  • _ networks anu learming machti. Prentice Hall, ...
  • _ _ _ _ pp. 1484-1491, Nov. 1989. ...
  • C.N. Lu, H.T. Wu, and S. Vemuri, 0Neural network based ...
  • Z.Fan, S. chen, "Short-Term Load Forecasting on _ adaptive Hybrid ...
  • Kwong R. H., and Johnston E.W., "A variable step size ...
  • _ _ _ _ May 2001, pp. 3845-3848. ...
  • _ _ : _ "# _ pp. 626-632, Aug. 2002. ...
  • _ _ _ _ _ Syst., vol. 16, no. 1, ...
  • R.F. Engle, C. Mustafa, J. Rice, , Modeling peak electricity ...
  • J.Y. Fan, J.D. McDonald, , A real-time implementation of short ...
  • _ _ _ _ the International conference on Energy Management ...
  • Weather data is obtained from websit. www.weather. om ...
  • 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 ...
  • نمایش کامل مراجع