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- [10] Optimization of steel casting feeding system based on BP neural network and genetic algorithm[J]. Xue-dan Gong,Dun-ming Liao,Tao Chen,Jian-xin Zhou,Ya-jun Yin.China Foundry. 2016(03)
基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测
被引：18
作者：
王帅哲
[1
]
王金梅
[1
,2
]
王永奇
[1
]
马文涛
[1
]
机构：
[1] 宁夏大学物理与电子电气工程学院
[2] 宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室
来源：
关键词：
遗传算法;
模拟退火算法;
BP神经网络;
短期负荷预测;
D O I：
10.19652/j.cnki.femt.1801103
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
TM715 [电力系统规划];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
有效且准确的短期电力负荷预测有助于工业生产的预报评估和发电成本的降低。针对传统的遗传算法优化的BP神经网络局部寻优能力不足,预测精度不高的缺陷,提出模拟退火算法改进的遗传算法,来优化BP神经网络的初始权值阈值,建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型对实际短期电力负荷数据进行预测。通过MATLAB仿真研究表明,改进后的预测模型比改进前的预测模型预测精度更高,对短期负荷预测更有实用价值。
引用
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