基于遗传算法优化和BP神经网络的中长期负荷联合预测

摘要：

传统的BP神经网络负荷预测存在学习速度慢、局部极小等缺陷,已无法满足现代电力负荷预测的精度要求.基于此,本文首先在分析了BP神经网络的预测原理和不足的基础上,阐述了遗传算法的原理及优化步骤,优化后的算法避免了初始阈值和权值选择的盲目性,提高了BP算法负荷预测的精度和效率,最后实际算例验证了该联合预测方法的可靠性及可行性.

关键词：BP神经网络、遗传算法、中长期负荷、预测

所属期刊栏目：9

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国网甘肃省电力公司陇南供电公司项目H1703cc010

在线出版日期：2017-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：95-97