基于遗传算法优化PNN的短期负荷预测

• 作者: 彭钟华
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 平滑因子 遗传算法 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 49-51,56
• 页数: 4页
• 分类号: TM72
• 字数: 1814字
• 语种: 中文

摘要

为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的短期预测模型.首先对负荷数据异常值进行辨识与修正,建立PNN短期预测模型,在此基础上引入遗传算法(GA),优化概率神经网络的平滑因子,改善了PNN模型的性能,优化后的PNN短期预测模型预测精度得到明显的提高.实例预测结果证实了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭钟华		1	5	1.0	1.0