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基于改进的遗传算法优化BP神经网络的电力负荷预测

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本文通过对BP神经网络在负荷预测方面收敛的速率过于慢、易于陷入局部最优解等问题.提出用改进的遗传算法去优化BP神经网络的阈值、初始权值以及加入的平滑因子.提高BP神经网络的自适应学习率和附加动量,提高搜索的效率.该模型具有较好的收敛速率和全局空间搜索能力.为了验证改进的(Im-GA)-BP模型预测的合理性,通过对某区域的电力负荷预测分析.此方法的预测精度比一般的BP算法效率高.
BP neural network based on improved genetic algorithm optimization of power load forecasting

肖伸平、张卫卫

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湖南工业大学,湖南株洲,412000

BP神经网络 改进的遗传算法 电力负荷 优化

2020

电子测试
北京自动测试技术研究所

电子测试

影响因子：0.332
ISSN：1000-8519
年,卷(期)：2020.(22)
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