BP人工神经网络负荷预测模型的L-M训练算法

• 作者: 刘天琪 杨毅强
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 Levenberg-Marquardt算法 C++ 短期负荷预测 调度自动化
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 电力市场专栏
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TM714
• 字数: 2219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2006.03.009

摘要

根据电力系统短期负荷预测的需要,用C++开发了单隐含层BP人工神经网络程序.程序用Levenberg-Marquardt训练算法实现神经网络训练,大大提高了训练速度.采用24个单输出人工神经网络模型分别预测每天的整点负荷.该预测模型可动态生成,提高了预测模型的自适应性.实际算例结果表明,采用该算法及其程序进行短期负荷预测,可得到令人满意的训练速度及预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘天琪	四川大学电气信息学院	236	3227	28.0	47.0
2	杨毅强	四川大学电气信息学院	8	129	5.0	8.0