基于 DPSO-BP 网络模型的短期电力负荷预测

• 作者: 李伟
• 来源期刊: 石家庄铁路职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: DPSO-BP 短期电力负荷预测 预测精度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 59-62
• 分类号: TP18
• 字数: 1997字
• 语种: 中文

摘要

为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟		22	58	4.0	6.0