进化Elman神经网络在实时数据预测中的应用

• 作者: 王兵树 王晓霞 王涛 马良玉
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: Elman 神经网络 实时数据 预测 粒子群优化算法 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 探讨与应用
• 页码范围: 77-81
• 分类号: TM621|TP18
• 字数: 4265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2011.12.016

摘要

为了提高电站实时数据的准确性,提出了一种利用改进粒子群算法进化Elman神经网络的动态系统实时数据预测方法.改进粒子群算法中,根据群体早熟收敛程度和当前最优解的大小对部分不活跃粒子进行变异,增强了算法跳出局部最优解的能力.利用改进的粒子群算法训练Elman神经网络权值和自反馈增益因子,有效地解决了梯度下降法训练网络权值收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点.以某300 MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例,结果表明该方法能正确获取系统动态特性,具有较强的降噪能力,对异常数据具有鲁棒性.与标准Elman神经网络进行比较,该方法具有较好的预测精度和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兵树	华北电力大学控制与计算机工程学院	118	1940	26.0	37.0
2	王涛	华北电力大学数理学院	82	1078	21.0	30.0
3	王晓霞	华北电力大学控制与计算机工程学院	18	267	8.0	16.0
4	马良玉	华北电力大学控制与计算机工程学院	83	1254	20.0	31.0