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基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究
引用本文:赵宇红,李兰君,王丽君.基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究[J].南华大学学报(自然科学版),2005,19(4):72-75.
作者姓名:赵宇红  李兰君  王丽君
作者单位:南华大学,电气工程学院,湖南,衡阳,421001;南华大学,电气工程学院,湖南,衡阳,421001;南华大学,电气工程学院,湖南,衡阳,421001
摘    要:针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。

关 键 词:遗传算法  人工神经网络  负荷预测  BP算法
文章编号:1673-0062(2005)04-0072-04
修稿时间:2005年6月7日

Artificial Neural Network Load Forecasting System Based on Genetic Algorithm
ZHAO Yu-hong,LI Lan-jun,WANG Li-jun.Artificial Neural Network Load Forecasting System Based on Genetic Algorithm[J].Journal of Nanhua University:Science and Technology,2005,19(4):72-75.
Authors:ZHAO Yu-hong  LI Lan-jun  WANG Li-jun
Abstract:To avoid the shortcomings in BP algorithm,such as slowness in training speed,convergence to the Local minimum,and weakness in global search,a new hybird algorithm for network is presented.Then the mode of artificial neural network load forecasting system based on genetic algorithm is applied.The result of typical calculation example shows that the presented method improves the training speed for the neural network and accuracy for load forecasting,as compared with the simple BP algorithm.
Keywords:genetic algorithm  load forecasting  artificial neural network  BP algorithm
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