神经网络式电力负荷预测的混合计算

来源 :长沙电力学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：ciweiqiu

【摘要】

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针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即遗传

【作者】

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易丹沈安文

【机构】

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华中科技大学控制科学与工程系

【出处】

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长沙电力学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2001年2期

【关键词】

：

BP算法遗传算法电力负荷预测 BP algorithm genetic algorithm load forecasting

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针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即遗传算法与改进的BP算法相结合的混合训练方法.将所提出的混合训练方法应用于神经网络式电力负荷预测中,结果表明:所提出的算法与单一的BP算法相比,不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了网络的训练速度和负荷预测精度.

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