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基于改进差分进化算法优化极限学习机的短期负荷预测

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负荷预测的精度直接关系到电网的供需平衡,影响着电网运营成本.针对传统预测方法精度不高的缺点,提出了一种改进的差分进化算法优化极限学习机的预测模型.由于极限学习机的输入权值和隐含层偏置对预测精度有很大影响,因而利用改进差分进化算法对极限学习机参数进行优化,提高了极限学习机的泛化能力和预测精度.研究结果表明:改进差分进化算法优化极限学习机对短期负荷预测精度有较高提升.
Short-term load prediction based on IDE-ELM

胡函武、施伟、陈桥、李凯

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国网鄂州供电公司,湖北鄂州436000

短期负荷预测 极限学习机 改进差分进化算法 优化 预测精度

2018

宁夏电力
宁夏电力科技教育工程院 宁夏电机工程学会

宁夏电力

影响因子:0.286
ISSN:1672-3643
年,卷(期):2018.(4)
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