会议论文《运用RBF神经网络的电力负荷混沌组合预测》探讨了将RBF神经网络与混沌理论相结合用于电力负荷预测的方法。该文通过分析电力负荷数据的非线性特征，利用混沌理论提取关键信息，并结合RBF神经网络进行预测，提高了预测精度。研究结果表明，该方法在复杂环境下具有良好的适应性和稳定性，为电力系统负荷预测提供了新的思路。
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