| 基于免疫遗传算法改进DFNN模型及其应用 |
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| 引用本文： | 李彦斌,李存斌,杨尚东.基于免疫遗传算法改进DFNN模型及其应用[J].中南大学学报(自然科学版),2008,39(2):345-349. |
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| 作者姓名： | 李彦斌 李存斌 杨尚东 |
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| 作者单位： | 1. 华北电力大学,工商管理学院,北京,102206
2. 国网北京经济技术研究院,北京,100761 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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美国能源基金会项目 |
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| 摘 要： | 针对动态模糊神经网络（DFNN）在进行预测应用时容易陷入“局部极值”的缺陷，提出一种改进方案。综合人工免疫算法和遗传算法的优点，用免疫选择优化遗传算法的进化策略，提出一种新的免疫遗传算法。将免疫遗传算法对模糊神经网络的学习算法进行改进，增强其学习能力和算法的稳定性。结合复杂性强的短期电价预测问题，采集美国PJM电力市场的实际数据作为样本数据，对免疫遗传算法改进DFNN进行实证研究。研究结果表明：与DFNN的预测结果相比，改进后的方法在同样的运算条件下，预测精度提高4．5％，而运算时间仅增加6．4s，说明基于免疫遗传算法对DFNN模型的改进效果较好。
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| 关 键 词： | 免疫算法 遗传算法 动态模糊神经网络 免疫遗传算法 算法改进 模型 应用 application hybrid algorithm artificial 效果 运算时间 精度提高 预测结果 条件 方法 实证研究 样本数据 实际数据 电力市场 美国 预测问题 电价 |
| 文章编号： | 1672-7207(2008)02-0345-05 |
| 修稿时间： | 2007年9月10日 |
A new DFNN improved by artificial immune-genetic hybrid algorithm and its application |
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| LI Yan-bin,LI Cun-bin,YANG Shang-dong.A new DFNN improved by artificial immune-genetic hybrid algorithm and its application[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2008,39(2):345-349. |
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| Authors: | LI Yan-bin LI Cun-bin YANG Shang-dong |
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