自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

• 作者: 代诗刚 周明 张国忠
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 ELD Hopfield神经网络 能量函数 模拟退火 约束条件
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 35-39,43
• 页数: 6页
• 分类号: TP323
• 字数: 3805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2007.08.008

摘要

在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型(AHNN).结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数(S型函数)中的恒定参数变为随动,自动调整随动参数运动方向,减小了能量函数的振荡和迭代步数,从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题.将该方法应用于电力系统经济负荷分配(ELD),通过多个算例仿真表明,AHNN有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周明		4	17	2.0	4.0
2	张国忠		3	4	1.0	2.0
3	代诗刚		1	3	1.0	1.0