遗传禁忌神经网络模型及其在电力负荷预测中的应用

• 作者: 倪桂博 李振涛 王淑玲 申红莲 邢棉
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传禁忌算法 神经网络 负荷预测 电力系统
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与创新
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 字数: 2502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9529.2007.02.001

摘要

针对神经网络权值学习算法的不足,结合遗传算法和禁忌算法各自的优势,建立了遗传禁忌神经网络预测模型.实际应用表明,与遗传算法相比,该模型具有收敛速度快、预测精度高等优点,具有满意的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢棉	华北电力大学数理系	29	1302	19.0	29.0
2	申红莲	华北电力大学数理系	4	24	3.0	4.0
3	李振涛	华北电力大学数理系	7	77	5.0	7.0
4	王淑玲	华北电力大学数理系	6	68	4.0	6.0
5	倪桂博	华北电力大学数理系	3	22	3.0	3.0