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遗传算法优化的小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用
  • ISSN号：1004-910X
  • 期刊名称：工业技术经济
  • 时间：0
  • 页码：48-50
  • 语言：中文
  • 分类：TM715[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构：[1]华北电力大学,保定071003
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（项目编号：70671039）.基于协同知识挖掘的电力负荷预测研究
  • 相关项目：基于协同知识挖掘的电力负荷预测理论研究
作者： 田丽|刘庆超|贾正源|
关键词： 遗传算法, 小波, 小波神经网络, 短期电力负荷
中文摘要：

本文利用遗产算法的全局优化搜索能力来优化了小波神经网络，建立了基于遗产算法的小波神经网络短期电力负荷预测模型，克服了BP神经网络自身算法的缺陷，得到了更高的学习精度和更快的收敛速度，经实例也验证了该模型能有效地提高预测精度，减小负荷预测误差，避免了BP神经网络的固有缺陷。

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期刊信息
  • 《工业技术经济》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:吉林省科学技术厅
  • 主办单位:创新方法研究会 中国省科学技术信息研究所
  • 主编：毛健
  • 地址：长春市深圳街940号
  • 邮编：130033
  • 邮箱：gyjs2005@sina.com
  • 电话：0431-85667074
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-910X
  • 国内统一刊号：ISSN：22-1129/T
  • 邮发代号:12-275
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
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