Predicción de carga a corto plazo utilizando redes neuronales difusas

Este artículo presenta el desarrollo de un sistema difuso para la predicción de carga a corto plazo. El sistema difuso tiene la estructura de red y el procedimiento de entrenamiento de una red neuronal y se llama red neuronal difusa (FNN). Una FNN crea inicialmente una base de reglas a partir de datos históricos de carga existentes. Luego, los parámetros de la base de reglas se ajustan a través de un proceso de entrenamiento, de manera que la salida de la FNN coincida adecuadamente con los datos históricos de carga disponibles. Una vez entrenada, la FNN puede utilizarse para prever cargas futuras. Los resultados de las pruebas muestran que la FNN puede prever cargas futuras con una precisión comparable a la de las redes neuronales, mientras que su entrenamiento es mucho más rápido que el de las redes neuronales.