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Une description et une application originale d'un type de réseau de neurones, appelé réseau à fonction de base radiale (RBFN), au problème de prévision de charge système à court terme (SLF) sont présentées. La capacité prédictive des modèles RBFN et leur capacité à produire des mesures précises pouvant être utilisées pour estimer les intervalles de confiance pour les prévisions à court terme sont illustrées, et une indication de la fiabilité des calculs est donnée. Les résultats de performance sont fournis pour les prévisions quotidiennes de pointe et de charge totale sur une année en utilisant des données d'un système électrique à grande échelle. Une comparaison entre les résultats du modèle RBFN et celui du réseau de neurones à propagation arrière est également présentée.
Damitha K. Ranaweera (Sun,) a étudié cette question.