【摘 要】
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针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题，建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法（CS）优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构，运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数，结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析，可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高，证明了所建立的CS-BP模型具有良好
【基金项目】
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安徽理工大学博士基金（11127）；
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针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题，建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法（CS）优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构，运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数，结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析，可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高，证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.
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