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动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
1
作者
师彪
李郁侠
+1 位作者
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-...
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
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关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
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职称材料
自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用
被引量：
5
2
作者
师彪
李郁侠
+3 位作者
于新花
李娜
闫旺
孟欣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第9期2454-2458,共5页
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群—径向基函数神经网络混合优化算法(AVCTPO-RBF)。实现了径向基神经网络参数优化。建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测。仿真表...
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群—径向基函数神经网络混合优化算法(AVCTPO-RBF)。实现了径向基神经网络参数优化。建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测。仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群—RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内。该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测。
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关键词
短期负荷预测
自适应变系数粒子群
泛化能力
径向基神经网络
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职称材料
题名
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
1
作者
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
机构
西安理工
大学
水利水电
学院
青岛科技大学高职业技术学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
基金
国家火炬计划基金(07C26213711606)
陕西省自然科学基础研究计划(SJ08E220)
+2 种基金
山东省软科学基金(2009RKB190)
西安理工大学优秀博士学位论文和科学研究基金(106-210912
106-210917)
文摘
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
Keywords
models
dynamics
runoff
DAPSO-H-W hybrid algorithm models
dynamic adjustment particle swarm optimizer
runoff prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用
被引量：
5
2
作者
师彪
李郁侠
于新花
李娜
闫旺
孟欣
机构
西安理工
大学
水利水电
学院
青岛科技大学高职业技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第9期2454-2458,共5页
基金
国家火炬计划创新基金资助项目(07C26213711606)
陕西省自然科学基础研究计划项目(SJ08E220)
山东省软科学基金资助项目(2007RKB188)
文摘
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群—径向基函数神经网络混合优化算法(AVCTPO-RBF)。实现了径向基神经网络参数优化。建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测。仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群—RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内。该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测。
关键词
短期负荷预测
自适应变系数粒子群
泛化能力
径向基神经网络
Keywords
short-term load forecasting
Adaptive Variable Coefficients Particle Swarm Optimization （AVCPSO）
generalization capacity
Radial Basis Function （RBF） neural network
分类号
TM614 [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
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1
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
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职称材料
2
自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用
师彪
李郁侠
于新花
李娜
闫旺
孟欣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
5
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职称材料
已选择
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