基于遗传算法优化神经网络的建筑物电力负荷预测

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建立BP神经网络模型,解决了建筑物电力负荷预测由于强耦合性、滞后性和非线性而难于建立模型的问题。利用遗传算法的全局搜索能力对网络模型进行权值优化,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优的困扰,使预测更为精准。通过MATLAB软件进行仿真试验,验证了此方法的可行性。
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