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提出基于量子神经网络进行短期负荷预测的方法。建立起由量子比特神经元改进而来的三层量子神经网络模型,应用量子门进行计算,输出层的权值和阈值进行非线性变换,实现神经网络非线性映射功能,并利用遗传算法优化了量子神经网络的初始参数。仿真结果表明,此算法在收敛速度,泛化能力和预测精度方面明显优于普通三层BP网络。