遗传神经网络优化预测方法研究及其应用

• 作者: 牛东晓 谢宏 邢棉 陈志业
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 负荷预测 预测精度
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|F224.0
• 字数: 3180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2001.01.001

摘要

根据短期电力负荷预测的特点，将遗传算法和人工神经网络相结合，提出一种负荷预测新算法——遗传神经网络优化预测方法。该方法明显地提高了模型的优化能力，有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷。经实例验证，该方法能有效地提高预测精度和速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志业	华北电力大学经济管理系	39	2250	24.0	39.0
2	牛东晓	华北电力大学经济管理系	306	6130	40.0	64.0
3	邢棉	华北电力大学经济管理系	29	1302	19.0	29.0
4	谢宏	华北电力大学经济管理系	8	698	6.0	8.0