基于免疫小波网络的短期负荷预测模型

• 作者: 侯志俭 吴宏晓
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 免疫小波网络 短期负荷预测 免疫规划
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2005.06.008

摘要

为了克服传统BP神经网络在结构设计和学习算法中存在的缺陷,提出了一种免疫小波网络(IWN)来预测电力系统短期负荷.在IWN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出共生进化免疫规划算法,可以自动确定小波网络隐层神经元的数量和参数.电力系统短期负荷预测的算例计算表明,与传统的BP神经网络预测方法相比,该方法具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯志俭	上海交通大学电子信息与电气工程学院	118	3117	30.0	51.0
2	吴宏晓	上海交通大学电子信息与电气工程学院	8	183	6.0	8.0