【摘 要】
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针对短期负荷预测精度低、准确性较差等问题,本文提出将鸽群优化算法和误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型相结合用于短期电力负荷预测研究.本文介绍了鸽群优化算法的原理以及算法模型,并利用鸽群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优参数,构建负荷预测模型.对某市7月的平均负荷预测来验证预测模型的有效性,其结果表明,改进的模型能够降低BP神经网络的预测误差,提高预测精度,并具有一定的普适性.
【机 构】
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华北水利水电大学,河南郑州 450045
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针对短期负荷预测精度低、准确性较差等问题,本文提出将鸽群优化算法和误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型相结合用于短期电力负荷预测研究.本文介绍了鸽群优化算法的原理以及算法模型,并利用鸽群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优参数,构建负荷预测模型.对某市7月的平均负荷预测来验证预测模型的有效性,其结果表明,改进的模型能够降低BP神经网络的预测误差,提高预测精度,并具有一定的普适性.
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