| 神经网络式电力负荷预测的混合计算 |
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| 引用本文： | 易丹,沈安文.神经网络式电力负荷预测的混合计算[J].电力科学与技术学报,2001,16(2):47-49. |
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| 作者姓名： | 易丹 沈安文 |
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| 作者单位： | 华中科技大学,控制科学与工程系,湖北,武汉,430074 |
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| 摘 要： | 针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即遗传算法与改进的BP算法相结合的混合训练方法.将所提出的混合训练方法应用于神经网络式电力负荷预测中,结果表明:所提出的算法与单一的BP算法相比,不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了网络的训练速度和负荷预测精度.
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| 关 键 词： | BP算法 遗传算法 电力负荷预测 |
| 文章编号： | 1006-7140(2001)02-0047-03 |
| 修稿时间： | 2001年1月8日 |
A Hybrid Learning Algorithm for Neural Network Based Power System Load Forecasting |
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| YI Dan,SHEN An-wen.A Hybrid Learning Algorithm for Neural Network Based Power System Load Forecasting[J].JOurnal of Electric Power Science And Technology,2001,16(2):47-49. |
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| Authors: | YI Dan SHEN An-wen |
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