| 动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用 |
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| 引用本文： | 师彪,李郁侠,于新花,闫旺.动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用[J].水力发电学报,2011,30(3). |
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| 作者姓名： | 师彪 李郁侠 于新花 闫旺 |
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| 作者单位： | 1. 西安理工大学水利水电学院,西安,710048
2. 青岛科技大学高职业技术学院,青岛,261000 |
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| 基金项目： | 国家火炬计划基金，陕西省自然科学基础研究计划，山东省软科学基金，西安理工大学优秀博士学位论文和科学研究基金 |
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| 摘 要： | 为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法(DAACS),对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法(DAACS-BP)预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测.仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测.
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| 关 键 词： | 水电工程 短期负荷预测 DAACS-BP网络算法 动态调整蚁群算法 BP神经网络 |
Short-term load prediction based on dynamic adjustment ant colony system and back propagation neural network hybrid algorithm |
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| SHI Biao
,
LI Yuxia
,
YU Xinhua
,
YAN Wang.Short-term load prediction based on dynamic adjustment ant colony system and back propagation neural network hybrid algorithm[J].Journal of Hydroelectric Engineering,2011,30(3). |
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| Authors: | SHI Biao LI Yuxia YU Xinhua YAN Wang |
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