【摘 要】
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运用遗传规划法进行中长期负荷预测,将预测模型作为遗传规划中的个体,根据"优胜劣汰"的原则,运用复制、变异和交叉三个主要的遗传算子操作,搜索最优预测模型.它根据历史样本
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运用遗传规划法进行中长期负荷预测,将预测模型作为遗传规划中的个体,根据"优胜劣汰"的原则,运用复制、变异和交叉三个主要的遗传算子操作,搜索最优预测模型.它根据历史样本数据自动生成负荷预测模型,包括模型的函数形式以及模型参数.同时在模型的实现上对遗传个体进行Read线性编码,用十进制编码来代替个体树,通过对编码的操作来实现各种遗传操作,极大地提高了程序运算效率.通过对某地的年用电量进行预测,同时与传统的多元线性回归模型进行比较,结果表明,GP模型可以显著提高预测精度.
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