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基于GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測
李婧; 田龍威; 王艷青 上海電力學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 上海200090; 上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院; 上海200090
- 電力系統(tǒng)
- 短期負(fù)荷預(yù)測
- 遺傳算法
- 徑向基函數(shù)
摘要：針對短期負(fù)荷預(yù)測問題,提出了一種遺傳算法徑向基函數(shù)(GA-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測方法,解決傳統(tǒng)徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測中難以確定最佳隱藏層數(shù)問題,以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。首先分析了GA算法模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;然后利用GA算法與RBF模型結(jié)合得到GA-RBF負(fù)荷預(yù)測模型;最后利用仿真工具對所建模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,其平均絕對百分誤差值降低了4.7%,證明了該方法的精確性和有效性。
- 電力系統(tǒng)
- 短期負(fù)荷預(yù)測
- 遺傳算法
- 徑向基函數(shù)
摘要：針對短期負(fù)荷預(yù)測問題,提出了一種遺傳算法徑向基函數(shù)(GA-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測方法,解決傳統(tǒng)徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測中難以確定最佳隱藏層數(shù)問題,以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。首先分析了GA算法模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;然后利用GA算法與RBF模型結(jié)合得到GA-RBF負(fù)荷預(yù)測模型;最后利用仿真工具對所建模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,其平均絕對百分誤差值降低了4.7%,證明了該方法的精確性和有效性。
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上海電力學(xué)院學(xué)報
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主管單位：上海市教育委員會;主辦單位：上海電力學(xué)院
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