梁海峰,涂光瑜,唐红卫

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摘要(Abstract)：

为了克服传统 BP神经网络中存在的一些缺陷 ,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的 ,作者通过将遗传算法与神经网络结合 ,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测。方法的思路是 :首先 ,利用遗传算法有指导地计算神经网络隐层节点数 ,从而确定一个较合理的神经网络结构 ;其次 ,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一优秀的初始权值 ,克服初始权值选取的盲目性 ;最后 ,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来 ,利用改进的 BP算法进行电力系统短期负荷预测。仿真计算表明该方法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求

关键词(KeyWords)： 遗传神经网络;短期负荷预测;BP神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 梁海峰,涂光瑜,唐红卫

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2001.01.012

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