HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测

作者:王帅哲; 王金梅; 王永奇; 马文涛遗传算法模拟退火算法bp神经网络短期负荷预测

摘要:有效且准确的短期电力负荷预测有助于工业生产的预报评估和发电成本的降低。针对传统的遗传算法优化的BP神经网络局部寻优能力不足,预测精度不高的缺陷,提出模拟退火算法改进的遗传算法,来优化BP神经网络的初始权值阈值,建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型对实际短期电力负荷数据进行预测。通过MATLAB仿真研究表明,改进后的预测模型比改进前的预测模型预测精度更高,对短期负荷预测更有实用价值。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

国外电子测量技术

《国外电子测量技术》(CN:11-2268/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《国外电子测量技术》致力于为测量技术领域内的科研、生产及教学工作者等提供全球产业发展的最新技术动向、构建优秀产品应用信息的舞台。

杂志详情