【摘 要】
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为准确有效的预测电力系统负荷值,本文提出了基于粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化深度神经网络（deep neural network,DNN）的电力系统短期负荷预测模型。DNN通过
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院,国网青岛供电公司
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为准确有效的预测电力系统负荷值,本文提出了基于粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化深度神经网络（deep neural network,DNN）的电力系统短期负荷预测模型。DNN通过增加网络的前馈联接,利用多层隐含层对原始输入数据进行多次非线性映射变换,增强各隐层间的信息交换,有效解决传统神经网络易陷入局部极小值等问题。同时利用PSO优化DNN的隐含层结构和权值,通过迭代更新粒子状态确认网络最优参数,提高了模型的预测精度及稳定性。为研究DNN的预测性能,通过实际
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