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基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
被引量：
3
1
作者
段其昌
赵敏
+1 位作者
王大兴
段盼
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第18期38-42,共5页
提出一种混合粒子群算法,在局部邻近区域的粒子群算法中引入收缩因子和被动聚集,将最邻近聚类用于NRBF神经网络的参数确定中,采用混合粒子群算法优化最近邻聚类的聚类半径,从而确定NRBF神经网络的参数,提高了NRBF神经网络的泛化能力。...
提出一种混合粒子群算法,在局部邻近区域的粒子群算法中引入收缩因子和被动聚集,将最邻近聚类用于NRBF神经网络的参数确定中,采用混合粒子群算法优化最近邻聚类的聚类半径,从而确定NRBF神经网络的参数,提高了NRBF神经网络的泛化能力。以美国PJM电力市场公布的2006年负荷与电价数据进行预测验证,证明了此方法所建立的模型的合理性和有效性。
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关键词
电力市场
短期边际电价预测
最近邻聚类算法
粒子群优化
归一化径向基函数神经网络
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职称材料
题名
基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
被引量：
3
1
作者
段其昌
赵敏
王大兴
段盼
机构
重庆大学自动化学院
重庆大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第18期38-42,共5页
文摘
提出一种混合粒子群算法,在局部邻近区域的粒子群算法中引入收缩因子和被动聚集,将最邻近聚类用于NRBF神经网络的参数确定中,采用混合粒子群算法优化最近邻聚类的聚类半径,从而确定NRBF神经网络的参数,提高了NRBF神经网络的泛化能力。以美国PJM电力市场公布的2006年负荷与电价数据进行预测验证,证明了此方法所建立的模型的合理性和有效性。
关键词
电力市场
短期边际电价预测
最近邻聚类算法
粒子群优化
归一化径向基函数神经网络
Keywords
electricity market
short-term marginal electricity price
nearest neighbor algorithm
particle swarm optimization
normalized radial basis function neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F407.61 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合粒子群算法和NRBF神经网络的短期电价预测
段其昌
赵敏
王大兴
段盼
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009
3
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