IAFSA-RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

• 作者: 李如琦 王宗耀 褚金胜 谢林峰
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 神经网络 人工鱼群算法 免疫算法 输入变量选择 径向基函数
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 142-146
• 分类号: TM715
• 字数: 4244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2011.02.026

摘要

为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immune artificial fish swarm algorithm),并且利用该算法自动选取径向基函数RBF(radial basis function)神经网络中的输入变量,以及对网络中隐含层到输出层之间的权值进行训练,从而减少了RBF神经网络的工作量,提高了训练速度.用优化后的RBF神经网络进行短期负荷预测,结果表明,该方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李如琦	广西大学电气工程学院	65	1018	17.0	30.0
2	谢林峰	广西大学电气工程学院	4	99	4.0	4.0
3	王宗耀	广西大学电气工程学院	4	99	4.0	4.0
4	褚金胜	广西大学电气工程学院	5	100	4.0	5.0