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为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测。仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性。 |
关键词: 粒子群优化 神经网络 径向基函数 全局寻优 负荷预测 |
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2010.12.013 |
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基金项目:国家科技支撑计划课题(2008BAB29B08);国家自然科学基金重点项目(50539140);科技部水利部公益性行业科研专项(200701008) |
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