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人工神经网络在电力负荷预测系统中的应用

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:391 KB | 2011-09-07

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本文针对神经网络收敛速度慢的缺点，改进了BP算法，提高了网络学习效率。接着用改进后的遗传算法结合改进后的BP算法来改善神经网络的局部收敛。在对负荷变化规律分析的基础上提出了按日期类型分开建模的96点预测模型。建立了一套具有友好用户界面和完善功能的负荷预测软件，其预测平均准确率达到99.5%以上。实例表明，人工神经网络和遗传算法相结合的模型在实际应用中有令人满意的预测效果。

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