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基于遗传算法优化神经网络的建筑物电力负荷预测
基于遗传算法优化神经网络的建筑物电力负荷预测
来源 :现代建筑电气 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yexj585
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
梁永兴
【机 构】
:
香港华艺设计顾问(深圳)有限公司武汉分公司
【出 处】
:
现代建筑电气
【发表日期】
:
2014年10期
【关键词】
:
电力负荷预测
遗传算法
BP神经网络
MATLAB仿真
power load forecasting
genetic algorithm
BP neural
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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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