| 神经网络并行进化设计及其在短期电力负荷预测中的应用 |
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| 引用本文： | 李智勇,童调生,张帆,欧阳红林. 神经网络并行进化设计及其在短期电力负荷预测中的应用[J]. 仪器仪表学报, 2005, 26(1): 88-92 |
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| 作者姓名： | 李智勇 童调生 张帆 欧阳红林 |
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| 作者单位： | 1. 湖南大学计算机与通讯学院,长沙,410082
2. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 (60 2 72 0 5 1) |
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| 摘 要： | 针对神经网络模型进化设计问题的特点 ,提出了改进的并行遗传算法 (IPGA) ,并分析其全局收敛性与应用策略。应用此方法于短期电力负荷预测系统中 ,取得了更高的预测精度。该方法设计简单通用、模型性能评价全面合理、全局优化能力强。实际应用表明该方法是有效的 ,具有应用推广价值。
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| 关 键 词： | 神经网络 遗传算法 并行计算 系统建模与参数辨识 电力负荷预测 |
| 修稿时间： | 2003-02-01 |
ANN Parallel Evolutionary Design and Its Application in Short-term Load Forecasting |
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| Li Zhiyong Tong Tiaosheng Zhang Fan Ouyang Honglin. ANN Parallel Evolutionary Design and Its Application in Short-term Load Forecasting[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2005, 26(1): 88-92 |
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| Authors: | Li Zhiyong Tong Tiaosheng Zhang Fan Ouyang Honglin |
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| Affiliation: | Li Zhiyong 1 Tong Tiaosheng 2 Zhang Fan 2 Ouyang Honglin 2 1 |
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| Abstract: | Aiming at the characteristics of neural network(NN) evolutionary design,it proposed the improved parallel genetic algorithm(IPGA),analyzed its convergence and strategies of application.Its application in short-term load forecasting system took out better forecasting precision.The new ANN modeling method based on IPGA has the superiority in computation,model performance evaluation and whole search capability.Its application demonstrates that this method is effective. |
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| Keywords: | ANN Genetic algorithm Parallel computing System modeling and parameters identifying Load forecasting |
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