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[期刊论文] 作者：李中亚，徐朝,
来源：城市建设理论研究（电子版） 年份：2013
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[会议论文] 作者：李中亚,徐朝,
来源：2012年中国电机工程学会年会 年份：2012
电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展,乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。文中建立BP神经网络与遗传算法相结合的电力负荷预测模型,并与传统BP网络模型相对比,验证模型的优越性。最后对未来的基本用电量进行预测与分析。......
[期刊论文] 作者：李中亚,徐朝,袁旭峰,,
来源：贵州电力技术 年份：2014
建立BP（Back Propagation）神经网络与遗传算法相结合的电力负荷预测模型。在该模型中，利用遗传算法具有的全局寻优特点，将BP网络的初始权值优化到一个较小的范围，然后再用BP算法在......
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