本書主要研究基于二型模糊邏輯的電力負荷預測系統(tǒng)。提出了新的普通二型模糊相似度與包含度，分析了普通二型模糊包含度的性質，討論了兩種新測度的相互轉換關系，通過實例來驗證新測度的性能，并將普通二型模糊相似度與YANG-SHIH聚類方法相結合用于高斯普通二型模糊集合的聚類分析，以檢驗新測度的合理性與有效性。提出了新的區(qū)間二型模糊相似度、包含度及嫡，分析了區(qū)間二型模糊包含度的性質，討論了三種新測度的相互轉換關系，并通過實例驗證了新測度的性能。提出了一種反向傳播-相似度-奇異值分解混合迭代算法，能夠有效地消除冗余模糊規(guī)則與冗余模糊集合帶來的不良影響;并在此基礎上，建立了區(qū)間二型非單值二型Mamdani模糊系統(tǒng)，用于實際電力負荷的時間序列預測。該系統(tǒng)具有優(yōu)良的預測性能，可為相關領域科技人員提供參考。
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