改进遗传神经网络及其在负荷预测中的应用

被引：17

作者：

高海龙 ^{[1
]}

张国立 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学计算机科学与技术学院

[2] 华北电力大学数理学院

来源：

华北电力大学学报(自然科学版) | 2009年 / 36卷 / 05期

关键词：

遗传算法; 神经网络; 负荷预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对遗传算法早熟的缺陷,提出了改进的交叉,变异策略,采用移民算子等方法改善遗传算法的性能,并把此方法应用到神经网络的训练中,对电力系统短期负荷进行预测取得了较为理想的效果。

引用

页码：37 / 40

页数：4

共 7 条

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