基于改进的VPSO-ELman神经网络的短期负荷预测

提出一种基于改进的VPSO-Elman神经网络的短期负荷预测方法,在经典的Elman动态网络中引入VPSO算法对网络的训练过程做进一步的优化,提高Elman网络的泛化能力和适应能力,使预测模型的精度提高、鲁棒性变强。利用辽宁某地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与经典的Elman预测模型进行对比,对预测结果与实际数据进行比较,得出该方法辨识能力优于经典网络,泛化误差明显小于经典网络。