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基于隶属度函数的BP人工神经网络改进算法
引用本文:徐雅斌,杜鹏.基于隶属度函数的BP人工神经网络改进算法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2009,28(5).
作者姓名:徐雅斌  杜鹏
作者单位:1. 北京信息科技大学,计算机学院,北京,100101
2. 辽宁工业大学,电子与信息工程学院,辽宁,锦州,121001
基金项目:北京市教委科研基金资助项目(KM200810772007):北京市自然科学基金资助项目 
摘    要:为了实现基于BP人工神经网络的短期电力负荷预测,提出了一种基于隶属度函数的BP神经网络改进算法.算法是在学习率自适应调节算法的基础上,引入模糊数学中的隶属度函数的概念,根据不同的误差E,来确定不同的改变学习率的α和β,进而使BP神经网络的学习过程具有更好的自适应性,提高网络的学习速度.仿真试验结果表明,在预测精度不变的情况下,收敛性明显加快.由此证明.提出的基于隶属度函数的BP神经网络改进算法是快速和有效的,可用于短期电力负荷预测和各种类似的应用.

关 键 词:BP人工神经网络  隶属度函数  短期电力负荷预测

An improved algorithm of BP ANN based on membership function
XU Yabin,DU Peng.An improved algorithm of BP ANN based on membership function[J].Journal of Liaoning Technical University (Natural Science Edition),2009,28(5).
Authors:XU Yabin  DU Peng
Institution:XU Yabin,DU Peng(1.Computer Institute of Beijing Information Science & Technology University,Beijing 100101,China,2.Electronic and Information Engineering Institute of Liaoning Industry University,Jinzhou 121001,China)
Abstract:
Keywords:BP ANN  subordinating degree function  short-term power load forecasting  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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