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發(fā)視頻人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)中的應(yīng)用
2011-09-07 |
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資料介紹
本文針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的缺點(diǎn)，改進(jìn)了BP算法，提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。接著用改進(jìn)后的遺傳算法結(jié)合改進(jìn)后的BP算法來改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部收斂。在對負(fù)荷變化規(guī)律分析的基礎(chǔ)上提出了按日期類型分開建模的96點(diǎn)預(yù)測模型。建立了一套具有友好用戶界面和完善功能的負(fù)荷預(yù)測軟件，其預(yù)測平均準(zhǔn)確率達(dá)到99.5%以上。實(shí)例表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的模型在實(shí)際應(yīng)用中有令人滿意的預(yù)測效果。
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