Short-term load forecasting of Urmia city with hybrid k-means, VSS LMS” learning method for RBF neural network
Publish place: 2nd National Conference of IEA
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 781
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IEAC02_040
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
Abstract:
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
Keywords:
Authors
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 Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :