1、“.....还需确定该评分值与小区负荷密度之间对应的函数关系,此时可利用趋势外推技术,寻找两者之间的对应函数式,并最终以此测逐渐受到重视,其概念最早是在世纪年代由美国的提出。目前国内外常用的空间负荷预测方法有负荷密度指标法和用地仿真法,就我国实际情况来看,由于未来城市土地的使用性质基本已经明确,所以负荷密度指标法在配网规划工程实践中得到了越来越广泛的应用。目前,空间负荷密度预测的方法有许多种,其中对基于智能算法,和模糊评判,预测方法的研究较为息,且,为取下标算子,则称为不确定语言信息集成算子,其中的求取方法如式示。这样可称为连续区间信息集成算子,而函数则被称为基本单位区间单调函数,简称为函数。摘要针对负荷密度指标法数据收集过程困难计算量大且复杂预测精度依赖于大量样本数据的问题,提出了基于专家混合语言评分的预测法,采用语言评价方法得到城市各小区的综合评分指语集。这种方法计算虽相对简单......”。

2、“.....由专家直接给出相关函数或决策规则是比较困难的,专家更倾向于对指标直接打分,而且该法在预测计算中还面临着隶属度形式的单化且计算较复杂各专家所给隶属度标准不同以及评语集边界模糊的问题。上述两种负荷密度预测法不仅有着各自特有的问题,而且在实际运用中还面对着同个难题,即负荷指标基于专家混合语言评判的城市电力负荷密度预测法原稿言信息的群决策影响因素指标体系的建立不论利用何种方法对城市小区做相关预测或评价,第步都要建立起城市小区的影响因素指标体系。通过式求得各类别的权重值之后,利用算子算子对语言信息进行集成以评价各小区的经济人口地理环境大类指标,并最终将这大类指标融合为小区综合评分单指标,其过程如下图所示。城市负荷密度预测求得城市小区基本已经明确,所以负荷密度指标法在配网规划工程实践中得到了越来越广泛的应用。目前,空间负荷密度预测的方法有许多种,其中对基于智能算法,和模糊评判......”。

3、“.....基于智能算法的预测,其核心思想是利用算法多输入单输出的能力,将待定小区的多影响因素作为输入,代入训练后的智能结构中,输出预测结果,该结果虽具有较大可信度,法的问题,提出种基于专家混合语言评分的预测法,相较于上述两种预测方法,该方法允许专家直接给出小区相关指标的定性评价值,更容易让专家接受。同时将专家考虑多指标因素后所得出的决策结果作为预测的基准。既保证了预测信息来源的多样,又确保了信息利用的完整性,提高了预测算法的性能,同时还解决了决策过程中,判断边界模糊的问题。基于混合语摘要针对负荷密度指标法数据收集过程困难计算量大且复杂预测精度依赖于大量样本数据的问题,提出了基于专家混合语言评分的预测法,采用语言评价方法得到城市各小区的综合评分指标,利用该指标和趋势外推技术预测城市待预测小区的负荷密度值。通过对个城市小区的负荷密度值及综合评分值做比较分析......”。

4、“.....并以此预测各小区的负荷情况。而由于人类语言具有直接给出定性评估信息的能力,可以凭借这点并借助于语言评估标度,将语言信息定量化,以此来反应城市小区各指标的发展程度。基于这思想并针对所提两种预测方法的问题,提出种基于专家混合语言评分的预测法,相较于上述两种预测方法,该方法允许专家直接给出小区相关指标的定性评价值,更容计算过程简单方便,既解决了预测过程中数据收集困难的问题,又具有很好的预测效果。关键词专家混合语言小区综合评分城市电力负荷密度预测趋势外推引言近年来,空间负荷预测逐渐受到重视,其概念最早是在世纪年代由美国的提出。目前国内外常用的空间负荷预测方法有负荷密度指标法和用地仿真法,就我国实际情况来看,由于未来城市土地的使用性质通过式求得各类别的权重值之后,利用算子算子对语言信息进行集成以评价各小区的经济人口地理环境大类指标,并最终将这大类指标融合为小区综合评分单指标......”。

5、“.....城市负荷密度预测求得城市小区综合评分后,还需确定该评分值与小区负荷密度之间对应的函数关系,此时可利用趋势外推技术,寻找两者之间的对应函数式,并最终以此家经济指标的评价过程,反复上述步骤可得到专家其他指标和专家对各小区大类指标的最终评价值。文献分别定义了两种语言信息集成算子。算子和算子。设,其中加权向量为,且,使得图评价过程对于影响因素权重,其面临着与专家权重相同的问题,即很难给出各因素之间的重要程度。而与专家权重于专家混合语言评判的城市电力负荷密度预测法原稿。文献分别定义了两种语言信息集成算子。算子和算子。设,其中加权向量为,且,使得图评价过程对于影响因素权重,其面临着与专家权重相同的问题,即很难给出各因素之间的重要程度。而与专家权重所不同的是影响因素权重,不能简单的通但在很大程度上有赖于影响因素的选取,选取过少的影响因素将降低结果的精确性......”。

6、“.....同时其预测结果的精度亦依赖于样本数据的大小,数据越少精度越低。基于模糊评判的预测,其核心是,将预测过程看成种评判过程,将预测结果看为种评判结果,基础是由专家参与评判,给出相关指标的隶属度函数模糊规则及相关评计算过程简单方便,既解决了预测过程中数据收集困难的问题,又具有很好的预测效果。关键词专家混合语言小区综合评分城市电力负荷密度预测趋势外推引言近年来,空间负荷预测逐渐受到重视,其概念最早是在世纪年代由美国的提出。目前国内外常用的空间负荷预测方法有负荷密度指标法和用地仿真法,就我国实际情况来看,由于未来城市土地的使用性质言信息的群决策影响因素指标体系的建立不论利用何种方法对城市小区做相关预测或评价,第步都要建立起城市小区的影响因素指标体系。通过式求得各类别的权重值之后,利用算子算子对语言信息进行集成以评价各小区的经济人口地理环境大类指标......”。

7、“.....其过程如下图所示。城市负荷密度预测求得城市小区的基础。目前还未见相关文献介绍如何才能有效地解决这难题。以上两种方法所选数据的实质意义是希望通过各量化的指标来反应不同小区的发展水平,并以此预测各小区的负荷情况。而由于人类语言具有直接给出定性评估信息的能力,可以凭借这点并借助于语言评估标度,将语言信息定量化,以此来反应城市小区各指标的发展程度。基于这思想并针对所提两种预测基于专家混合语言评判的城市电力负荷密度预测法原稿所不同的是影响因素权重,不能简单的通过评价值的排列顺序予以确定。针对这难点,可采用离差最大化思想,求得影响因素的数据权重值。其计算过程如下设为致化后的评价矩阵,为小区个数,为影响因素个数,则第个影响因素的权重为。因影响因素评价值是以语言形式给出的,所以不需要归化处理......”。

8、“.....第步都要建立起城市小区的影响因素指标体系。通过式求得各类别的权重值之后,利用算子算子对语言信息进行集成以评价各小区的经济人口地理环境大类指标,并最终将这大类指标融合为小区综合评分单指标,其过程如下图所示。城市负荷密度预测求得城市小区及大类指标下各属性的位置权重向量为。确定位置权重向量后,即应通过小区大类指标的属性权重和语言集成算子对各小区大类指标做出最终的评价,现以小区经济类指标集成为例,详细介绍语言算子对信息的集成过程。通过式计算专家经济类指标的属性权重向量如式示利用算子向量及表结果可求得专家对小区经济这大类指标的最终评价,如表所示。类似于专据越少精度越低。基于模糊评判的预测,其核心是,将预测过程看成种评判过程,将预测结果看为种评判结果,基础是由专家参与评判,给出相关指标的隶属度函数模糊规则及相关评语集。这种方法计算虽相对简单,但就实际决策过程而言......”。

9、“.....专家更倾向于对指标直接打分,而且该法在预测计算中还面临着隶属度形过评价值的排列顺序予以确定。针对这难点,可采用离差最大化思想,求得影响因素的数据权重值。其计算过程如下设为致化后的评价矩阵,为小区个数,为影响因素个数,则第个影响因素的权重为。因影响因素评价值是以语言形式给出的,所以不需要归化处理。语言信息的集成集成第步为事先确定位置权重向量。利用式,可计算出专家的位置权重向量为,以计算过程简单方便,既解决了预测过程中数据收集困难的问题,又具有很好的预测效果。关键词专家混合语言小区综合评分城市电力负荷密度预测趋势外推引言近年来,空间负荷预测逐渐受到重视,其概念最早是在世纪年代由美国的提出。目前国内外常用的空间负荷预测方法有负荷密度指标法和用地仿真法,就我国实际情况来看,由于未来城市土地的使用性质综合评分后,还需确定该评分值与小区负荷密度之间对应的函数关系......”。