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提出了混合粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法，有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷。与传统神经网络方法相比，该方法可加快网络学习速度和提高学习精度。用混合粒子群算法采训练网络参数，直到误差趋于一稳定值，然后将优化的权值用BP算法处理，实现短期负荷预测。
混合粒子群优化的BP网络在电力负荷预测中的应用
【摘 要】
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提出了混合粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法，有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷。与传统神经网络方法相比，该方法可加快网络学习速度
【机 构】
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河海大学电气工程学院,江苏省电力公司
【出 处】
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江苏电机工程
【发表日期】
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2006年1期
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