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Journal of Systems Science & Complexity 2014年第1期27卷 3-20页

作者： HASSANI Hossein ABDOLLAHZADEH Majid IRANMANESH Hossein MIRANIAN Arash Executive Business Centre Bournemouth University Bournemouth 89 Holdenhurst Road BH8 8EB UK. Department of Mechanical Engineering Pard@ Branch Islamic Azad University Pardis new city TehranIran. Department of Industrial Engineering College of Engineering University of Tehran Iran Institute of Inter-national Energy Studies ( IIES) Tehran Iran. Department of Mechanical Engineering Pardis Branch Islamic Azad University Pardis New City TehranIran.

This paper proposes a selfsimilar local neurofuzzy （SSLNF） model with mutual informati onbased input selection algorithm for the shortterm electricity demand forecasting. The proposed self similar model is composed of a number of local models, each being a local linear neurofuzzy （LLNF） model, and their associated validity functions and can be interpreted itself as an LLNF model. The proposed model is trained by a nested local liner model tree （NLOLIMOT） learning algorithm which partitions the input space into axisorthogonal subdomains and then fits an LLNF model and its associated validity function on each subdomain. Furthermore, the proposed approach allows different input spaces for rule premises （validity functions） and consequents （local models）. This appealing property is employed to assign the candidate input variables （i.e., previous load and temperature） which influence shortterm electricity demand in linear and nonlinear ways to local models and validity functions, respectively. Numerical results from shortterm load forecasting.in the New England in 2002 demonstrated the accuracy of the SSLNF model for the STLF applications.

关键词： Mutual information self-similar local neuro-fuzzy model short-term load forecasting.

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