基于遗传算法的小波神经网络在电价预测中的应用

• 作者: 张世英 张文泉 董福贵 谭忠富
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 电价预测 遗传算法 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 32-33,55
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.04.012

摘要

在电力市场中边际电价预测得准确与否,对于发电厂的竞价决策具有非常关键的影响.为了克服BP神经网络自身算法的缺陷,得到更高的学习精度和更快的收敛速度,该文建立了基于遗传算法的小波神经网络电价预测模型.该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部性质.经实例验证该模型能有效地提高预测精度,避免了BP神经网络的固有缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世英	天津大学管理学院	321	9183	51.0	81.0
2	董福贵	天津大学管理学院	5	121	5.0	5.0
3	谭忠富	华北电力大学工商管理学院	375	6080	39.0	58.0
4	张文泉	华北电力大学工商管理学院	103	1041	17.0	28.0