基于改进BP神经网络的中长期电力负荷预测算法设计

• 作者: 姚峰 孙冉 张建立 李志恒 薛盖超
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 改进神经网络 BP算法 电力负荷预测 自适应学习
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 23-25,28
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.10.023

摘要

研究中长期电力负荷精确预测问题,针对基于传统BP神经网络算法建立的电力负荷预测模型中存在的局部极小值、预测精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的BP神经网络电力负荷预测算法,利用自适应调整学习率和批处理样本训练方式,提高神经网络本身的收敛速度和精度.最后以河南省某地区电力数据为例验证所提模型和算法的可行性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛盖超		5	16	2.0	4.0
2	李志恒		2	8	1.0	2.0
3	孙冉		1	8	1.0	1.0
4	张建立		1	8	1.0	1.0
5	姚峰		1	8	1.0	1.0