基于遗传算法的WNN在电力负荷短期预测中的应用

• 作者: 王忠红 郭玉坤
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 小波神经网络 优化 电力系统负荷预测
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 118-119,122
• 分类号: TP183
• 字数: 3079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2012.04.053

摘要

提出将小波神经网络和遗传算法相结合,用于电力系统短期负荷预测的新方法.具体是充分利用遗传算法的优越性,对小波神经网络的权值进行优化,然后利用优化得到的权值,对原始数据进行WNN训练.通过仿真,该种方法比传统利用神经网络进行负荷预测具有更高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭玉坤		12	50	2.0	7.0
2	王忠红		12	52	2.0	7.0