基于二型模糊逻辑的电力负荷预测系统

　　本书主要研究基于二型模糊逻辑的电力负荷预测系统。提出了新的普通二型模糊相似度与包含度，分析了普通二型模糊包含度的性质，讨论了两种新测度的相互转换关系，通过实例来验证新测度的性能，并将普通二型模糊相似度与YANG-SHIH聚类方法相结合用于高斯普通二型模糊集合的聚类分析，以检验新测度的合理性与有效性。提出了新的区间二型模糊相似度、包含度及嫡，分析了区间二型模糊包含度的性质，讨论了三种新测度的相互转换关系，并通过实例验证了新测度的性能。提出了一种反向传播-相似度-奇异值分解混合迭代算法，能够有效地消除冗余模糊规则与冗余模糊集合带来的不良影响;并在此基础上，建立了区间二型非单值二型Mamdani模糊系统，用于实际电力负荷的时间序列预测。该系统具有优良的预测性能，可为相关领域科技人员提供参考。

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