基于RBF神经网络的短期负荷预测

• 作者: 王艳松 王黎明
• 来源期刊: 电气技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 RBF网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2007.04.013

摘要

针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解.实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳松	中国石油大学信息与控制工程学院	44	519	13.0	21.0
2	王黎明	中国石油大学信息与控制工程学院	8	24	3.0	4.0