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[学位论文] 作者：姜雲腾,
来源： 年份：2018
短期负荷预测的精度直接影响到电力系统的发展,在提高电力系统的经济性和安全性等方面具有非常重要的作用。传统的负荷预测算法的精度并不理想,本文在总结国内外相关研究的基础上,将混合粒子群算法与神经网络相结合来应用于短期负荷预测,得到了预期的效果。首先......
[期刊论文] 作者：姜雲腾, 李萍,,
来源：电气技术 年份：2018
在电力系统的发展过程中,电力负荷充当着非常重要的角色,电力负荷预测的精度显得尤为重要。为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了改进的粒子群-BP神经网络混合优化算法。采...
[期刊论文] 作者：姜雲腾, 李萍,
来源：电气应用 年份：2017
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[期刊论文] 作者：王海峰,姜雲腾,李萍,
来源：电工电气 年份：2018
为有效提高电力系统短期负荷预测精度及效率,提出一种基于主成分分析的BP神经网络短期负荷预测优化算法。利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量作为输入,...
[期刊论文] 作者：翟帅华, 姜雲腾, 李萍,,
来源：工业控制计算机 年份：2018
短期电力负荷预测是保证电力系统安全经济运行的基础,其预测精度直接影响着电力系统的发展。传统的BP神经网络负荷预测模型,在训练的过程中存在易陷入极小值和收敛速度慢的问...
[期刊论文] 作者：王文娜,马瑜,姜雲腾,罗宇卓,,
来源：现代电子技术 年份：2019
针对模糊C-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响而陷入局部极值的缺陷,提出基于分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法。利用分数阶微积分容易跳出局部极值的固有优势,将其引入粒子群的速度、位置更新进程,同时改进分数阶阶次的自适应调整机制并引入步长控制因子......
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