基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测

• 作者: 刘伟 王琼
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 电力负荷预测 径向基神经网络(RBFNN) 混合粒子群优化算法(HPSO)
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 90-92
• 页数: 3页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2007.08.030

摘要

根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型.仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟		23	137	7.0	10.0
2	王琼		19	120	7.0	10.0