基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测

被引：32

作者：

杨芳君

王耀力

王力波

常青

机构：

[1] 太原理工大学信息与计算机学院

来源：

电测与仪表 | 2019年 / 56卷 / 09期

关键词：

短期负荷预测; Elman-IOC神经网络; 输入-输出层连接; 布谷鸟优化算法; 混沌扰动;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,此模型具有更高的预测精度。

引用

页码：32 / 37

页数：6

共 6 条

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