【摘 要】
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针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化。利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、
【机 构】
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安徽机电职业技术学院互联网与通信学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1159),安徽省高等学校质量工程项目(2018jxtd077)
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针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化。利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型。使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响。然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP
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