【摘 要】
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本文提出蚁群聚类算法的RBFNN模型,并用于电力系统中长期负荷预测。首先,模拟蚂蚁寻找＂食物源＂的行为,即根据蚂蚁在寻找食物过程中发现＂食物源＂（聚类中心）,蚂蚁就会被＂吸引＂到食物源
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本文提出蚁群聚类算法的RBFNN模型,并用于电力系统中长期负荷预测。首先,模拟蚂蚁寻找＂食物源＂的行为,即根据蚂蚁在寻找食物过程中发现＂食物源＂（聚类中心）,蚂蚁就会被＂吸引＂到食物源周围的特点,应用蚁群优化（ACO）算法,将历史数据聚类分析,得到各类聚类中心位置。其次,当聚类中心确定后,采用递推最小二乘法,训练RBF神经网络的隐含层至输出层之间的权重。最后,通过某电网实际数据,将本文模型与传统RBF模型预测结果进行比较,结果表明本文模型据具有更高的预测精度。
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