基于电力消耗的行业总产值预测模型及算法研究

• 作者: 方彦军 王国瑞 陈晔
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 经济
• 关键词: 大数据 电力消耗 总产值预测 粒子群优化算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 专家论坛
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: F224
• 字数: 2306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2014.12.001

摘要

在“大数据”技术背景下，获取广东省规模以上工业企业电力消耗及总产值月度数据，基于人工神经网络结构建立行业总产值预测模型，并提出一种新的带抱团行为的粒子群优化算法完成对神经网络预测模型的参数优化，进而实现各行业基于电力消耗的总产值有效预测。仿真分析表明，新的改进型带抱团行为的粒子群优化算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度，能够有效地优化神经网络模型参数，实现基于电力消耗的行业总产值的有效、可靠预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦军	武汉大学自动化系	228	1619	20.0	26.0
2	陈晔		4	10	1.0	3.0
3	王国瑞		8	23	2.0	4.0