【摘 要】
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为准确、快速,高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群-P(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于D
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为准确、快速,高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群-P(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。
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