广义回归神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究
【摘要】:介绍了广义回归神经网络(GRNN)的基本理论,指出其回归的实质就是对平滑参数的优化。考虑到常规差分进化算法容易“早熟,”全局寻优效率偏低,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,实现了高效全局搜优。以推广能力作为优化目标,所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能,将其成功地为短期电力负荷预测建模,获得了满意的预测结果。
【作者单位】:
华北电力大学工商管理学院 华北电力大学工商管理学院 华北电力大学工商管理学院
【基金】:高等学校博士点专项基金资助项目(20040079008) 河北省自然科学基金资助项目(G2005000584) 华北电力大学重大预研基金资助项目
【分类号】:TM715
【基金】:高等学校博士点专项基金资助项目(20040079008) 河北省自然科学基金资助项目(G2005000584) 华北电力大学重大预研基金资助项目
【分类号】:TM715
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【共引文献】 | ||
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【二级参考文献】 | ||
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相关作者 | ||||||||||||||||||||||||
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