基于高斯混沌粒子群优化动态前馈神经网络的短期负荷预测

来源 :陕西电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lifazhan197809

【摘要】

：

针对传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小和泛化能力差的缺点,提出用高斯混沌粒子群算法（Gauss Chaos Particle Swarm Optimizati

【作者】

：

孙景文常鲜戎

【机构】

：

华北电力大学电气与电子工程学院

【出处】

：

陕西电力

【发表日期】

：

2015年9期

【关键词】

：

短期负荷预测动态前馈神经网络高斯混沌粒子群动态延迟算子 short term load forecasting dynamic feedforward

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

针对传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小和泛化能力差的缺点,提出用高斯混沌粒子群算法（Gauss Chaos Particle Swarm Optimization,GCPSO）取代传统训练方法对网络进行训练;针对前馈神经网络不能表征系统的动态特性,在前馈神经网络中引入动态延迟算子,构造动态前馈神经网络（Dynamic Feedforward Neural Network,DFNN）,充分表征输入输出之间的非线性关系。将GCPSOD

其他文献

从热火朝天的现在到充满希望的未来

“涪陵页岩气的大规模开发利用，不仅可以满足民用、车用天然气需求，极大地缓解重庆供气紧张现状，还能填补工业企业的能源缺口，有助于整个重庆能源结构调整和资源优势转化。”

期刊

能源结构调整天然气需求开发利用工业企业资源优势页岩气重庆

基于三维非线性有限元方法的高压输电塔“桩-土-承台”共同作用特性研究

大跨越高压输电工程给原来稳定安全的大堤带来安全隐患,主要表现为在各种复杂荷载作用下,桩-土-承台接触带产生不协调的位移,桩侧土体会出现裂缝展开,这种裂缝可能会沿桩身贯

期刊

输电塔基桩-土-承台接触分析开裂特性transmission tower pile-soil-pile cops contact analysis

以工程技术创新打造新的效益点——访中国石化石油工程技术研究院科技管理部主任丁士东

低油价赋予工程技术两方面的任务，一是通过技术创新，提升开发效果，实现增效；二是通过技术进步降低成本、提升效益。

期刊