基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测

论文摘要

为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,此模型具有更高的预测精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨芳君,王耀力,王力波,常青

关键词: 短期负荷预测,神经网络,输入输出层连接,布谷鸟优化算法,混沌扰动

来源: 电测与仪表 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 太原理工大学信息与计算机学院

基金: 全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目(2016-ZX-095),山西省自然科学基金(201801D121141)

分类号: TM715;TP18

DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.09.006

页码: 32-37

总页数: 6

文件大小: 1949K

下载量: 303

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标签：短期负荷预测论文;  神经网络论文;  输入输出层连接论文;  布谷鸟优化算法论文;  混沌扰动论文;