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| L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用 | |
| 作者姓名： | 代小红 王光利 |
| 作者单位： | 1. 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆,400067 2. 重庆邮电大学生物信息学院,重庆,400065 |
| 基金项目： | 本文受重庆市教委科学技术研究项目(KJ090728)资助。 |
| 摘 要： | 在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquard、优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的I3P算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 |
| 关 键 词： | 短期负荷预侧 L-M优化法 BP算法 预测误差 |
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