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基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测

作者:杨芳君; 王耀力; 王力波; 常青短期负荷预测布谷鸟优化算法混沌扰动

摘要:为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,此模型具有更高的预测精度。

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电测与仪表

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