【摘 要】
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针对径向基函数（RBF）网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化（QPSO）算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算
【机 构】
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河南理工大学电气工程及自动化学院,新乡起重设备厂有限责任公司
【基金项目】
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河南省教育厅项目资助（2000470002）
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针对径向基函数（RBF）网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化（QPSO）算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适应值的参数。用优化后的网络进行负荷预测,结果表明,该方法与传统的负荷预测方法相比,减少了训练时间并提高了预测精度,具有较好的应用前景。
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