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基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究
基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究
来源 :南华大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:castor025castor025
【摘 要】
:
针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算
【作 者】
:
赵宇红
李兰君
王丽君
【机 构】
:
南华大学
【出 处】
:
南华大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
2005年4期
【关键词】
:
遗传算法
人工神经网络
负荷预测
BP算法
genetic algorithm load forecasting artificial neural netw
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针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进.
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