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克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测
被引量：
8
1
作者
李翔
崔吉峰
+2 位作者
熊军
杨淑霞
杨尚东
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期41-45,52,共6页
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点...
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.
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关键词
BP神经网络
克隆选择算法
粒子群优化
电力需求
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职称材料
题名
克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测
被引量：
8
1
作者
李翔
崔吉峰
熊军
杨淑霞
杨尚东
机构
华北电力大学商业管理学院
重庆三峡水利
电力
(集团)股份有限公司
国网北京经济技术研究院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期41-45,52,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70501010)
文摘
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.
关键词
BP神经网络
克隆选择算法
粒子群优化
电力需求
Keywords
BP neural network
clonal selection algorithm
particle swarm optimization
power demand
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测
李翔
崔吉峰
熊军
杨淑霞
杨尚东
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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