基于遗传神经网络的负荷预测方法

• 作者: 张国立 高海龙
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 遗传算法 神经网络 负荷预测
• 年，卷（期）: 2009,（25）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 189-190,32
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对遗传算法早熟的缺陷,提出了改进的交叉,变异策略,采用移民算子等方法改善遗传算法的性能.并把此方法应用到神经网络的训练中,对电力系统短期负荷进行预测取得了较为理想的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国立	华北电力大学数理学院	36	725	12.0	26.0
2	高海龙	华北电力大学计算机科学与技术学院	6	149	4.0	6.0