【摘 要】
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针对极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）在训练前随机产生输入层权值和隐含层阈值导致输出结果不稳定,影响短期负荷预测精度的缺陷,提出基于人工蜂群（Artificial Bee Col
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,国网杭州供电公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(SS2014AA052502);吉林省科技发展计划项目(20160411003XH);吉林省社科基金(2015A2);吉林省教育厅“十三五”科技项目(吉教科合字[2016]第90号);吉林市科技发展计划项目(20156407)
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针对极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）在训练前随机产生输入层权值和隐含层阈值导致输出结果不稳定,影响短期负荷预测精度的缺陷,提出基于人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法改进ELM（ABC-ELM）的短期负荷预测新方法。首先,选用历史负荷、外界气象因素和待预测日星期类型等属性构成ELM输入向量,以负荷值为输出,构建ELM模型;其次,采用ABC对ELM输入层权值和隐含层阈值进行优化;最后,根据优化参数,建立基于ABC-ELM的负荷预测模型,并以
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