一种新型短期负荷预测模型的研究及应用

被引：4

作者：

宣科

刘红英

沈涛

刘志刚

向立

机构：

[1] 哈尔滨电业局

来源：

黑龙江电力 | 2011年 / 33卷 / 05期

关键词：

量子神经网络; 量子门; 负荷预测; 电力调度;

D O I：

10.13625/j.cnki.hljep.2011.05.022

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

提出基于量子神经网络进行短期负荷预测的方法。建立起由量子比特神经元改进而来的三层量子神经网络模型,应用量子门进行计算,输出层的权值和阈值进行非线性变换,实现神经网络非线性映射功能,并利用遗传算法优化了量子神经网络的初始参数。仿真结果表明,此算法在收敛速度,泛化能力和预测精度方面明显优于普通三层BP网络。

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页码：387 / 390

页数：4

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