基于改进RBF神经网络的电力负荷预测

被引:8
作者
张燕
谢峰
机构
[1] 河北工业大学
关键词
交替梯度算法; 径向基函数(RBF)神经网络; 负荷预测; 电力系统;
D O I
10.14022/j.cnki.dzsjgc.2013.01.013
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。
引用
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页码:117 / 118+121 +121
页数:3
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