自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测

将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群一神经网络（PSO—BP）混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。     

改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测

为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S 模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。     

基于级联网络的短期电力负荷预测研究

电力系统负荷预测通过对历史数据分析,预测未来需求,利用经典的Kohonen网络、Elman神经网络和粒子群优化算法建立级联网络预测模型,为了对电力系统短期精确预测,提出了处理非线性问题和解决负荷预测问题.对级联网络预测模型不但能够综合各种单一预测模型的优点,而且能够随时间的推移使结构不断变化,可以减少负荷预测的工作量.用三种神经网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,验证了级联网络预测算法的有效性和良好的应用前景.     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

改进神经网络的短期负荷预测模型及仿真

在电力负荷准确预测问题的研究中,电力负荷具有周期性、随机性和非线性的特点,而传统方法存在负荷预测精度低的难题,为了提高负荷的预测精度,提出一种改进神经网络的短期负荷预测模型(CPSO-BPNN).首先利用非线性预测能力强的BP神经网络对短期负荷建模;然后结合混沌粒子群优化算法挖掘短期负荷的变化规律以提高短期负荷预测精度;最后对模型性能进行仿真.仿真结果表明,CPSO-BPNN解决了传统方法存在的难题,提高了短期负荷的预测精度,为非线性负荷预测提供了依据.     

粒子群算法优化BP神经网络的粉尘浓度预测

对综采工作面粉尘浓度预测的方法是建立BP神经网络预测模型.为了提高算法的拟合能力及预测的准确度,使用粒子群算法对目标函数进行改进,即将粒子群算法寻到的最优权值和阈值应用于神经网络预测模型求综采工作面粉尘浓度.比较分析新的预测模型与常用的灰色模型以及标准的BP神经网络算法,结果表明粒子群优化的神经网络算法的拟合能力和预测的准确率显著提高.     

CPSO算法优化神经网络重构的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测

基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究.提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型.该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阚值进行优化,从而提高了网络的预测精度.实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响.仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段.