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遗传禁忌神经网络模型及其在电力负荷预测中的应用

Neural network models optimized by hybrid genetic-Tabu search and their application to power load forecast

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【作者】 王淑玲邢棉李振涛申红莲倪桂博

【Author】 WANG Shu-ling,XING Mian,LI Zhen-tao,SHEN Hong-lian,NI Gui-bo(Dept.of Mathematics & Physics,North China Electric Power Univ.,Baoding 071003,China)

【机构】 华北电力大学数理系华北电力大学数理系 河北保定071003河北保定071003

【摘要】 针对神经网络权值学习算法的不足,结合遗传算法和禁忌算法各自的优势,建立了遗传禁忌神经网络预测模型。实际应用表明,与遗传算法相比,该模型具有收敛速度快、预测精度高等优点,具有满意的预测效果。

【Abstract】 To solve the defects of the weights learning algorithm of neural network,the genetic algorithm and the Tabu search are combined to construct the neural network model.Application shows that compared with the genetic algorithm,the model has the advantages of quick convergence and high forecast accuracy.

【基金】 国家自然科学基金项目(50077007);高等学校博士点专项基金项目(20040079008)
  • 【文献出处】 华东电力 ,East China Electric Power , 编辑部邮箱 ,2007年02期
  • 【分类号】TM715
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】147
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