改进BP神经网络的城区中长期电力负荷预测

• 作者: 周琳霞 林明玉 程玉桂
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 模拟退火 BP神经网络 电力预测
• 年，卷（期）: 2010,（25）
• 页码范围: 217-218,210
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.25.087

摘要

为了克服和改进BP算法的不足,本文对BP初始权值的选取进行改进,提出一种基于模拟退火的BP神经网络学习算法,以南昌市的电力负荷做实证,与传统BP神经网络比较,验证了该算法的有效性和可行性,提高了预测的速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林明玉	航空大学无损检测教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0
2	程玉桂	航空大学无损检测教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0
3	周琳霞	航空大学无损检测教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0