组合式粒子群神经网络的96点负荷建模的应用

• 作者: 李如琦 苏浩益 邓国良
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 BP神经网络 粒子群算法 适应值
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 产品与应用
• 页码范围: 27-30
• 分类号: TM714|TP183
• 字数: 2579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3175.2011.05.008

摘要

粒子群算法是一种新型寻优策略,具有收敛速度快、收敛精度高的优点.提出一种改进粒子群神经网络的负荷预测模型,通过改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,改善神经网络的缺陷,将优化好的BP神经网络对某电力系统进行短期负荷预测.仿真结果表明,该算法收敛速度快,网络性能良好,并具有较强的自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李如琦	广西大学电气工程学院	65	1018	17.0	30.0
2	苏浩益	广西大学电气工程学院	13	427	8.0	13.0
3	邓国良	广西大学电气工程学院	6	44	3.0	6.0