混合粒子群优化的BP网络在电力负荷预测中的应用

• 作者: 严登俊 刘振国 刘玲
• 来源期刊: 江苏电机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 混合粒子群 BP神经网络 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 专论与综述
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 字数: 3285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0665.2006.01.001

摘要

提出了混合粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法,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.与传统神经网络方法相比,该方法可加快网络学习速度和提高学习精度.用混合粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后将优化的权值用BP算法处理,实现短期负荷预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严登俊	河海大学电气工程学院	26	923	14.0	26.0
2	刘玲	河海大学电气工程学院	9	134	5.0	9.0
3	刘振国		2	9	2.0	2.0