中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2006年
7期
49-51
,共3页
负荷预测%蚁群%聚类%Elman神经网络
負荷預測%蟻群%聚類%Elman神經網絡
부하예측%의군%취류%Elman신경망락
在神经网络负荷预测实际应用中,突出的问题是训练样本大、训练时间长、收敛速度慢.针对负荷预测样本代表性问题,建立了基于蚁群聚类的Elman神经网络预测模型.对负荷历史数据进行蚁群聚类预处理,将聚类后的数据作为神经网络的训练样本.其目的是使输入样本具有代表性,改善网络训练时间和收敛速度,有效提高预测精度.通过某发电厂负荷数据的验证,该模型的预测结果精度较好.
在神經網絡負荷預測實際應用中,突齣的問題是訓練樣本大、訓練時間長、收斂速度慢.針對負荷預測樣本代錶性問題,建立瞭基于蟻群聚類的Elman神經網絡預測模型.對負荷歷史數據進行蟻群聚類預處理,將聚類後的數據作為神經網絡的訓練樣本.其目的是使輸入樣本具有代錶性,改善網絡訓練時間和收斂速度,有效提高預測精度.通過某髮電廠負荷數據的驗證,該模型的預測結果精度較好.
재신경망락부하예측실제응용중,돌출적문제시훈련양본대、훈련시간장、수렴속도만.침대부하예측양본대표성문제,건립료기우의군취류적Elman신경망락예측모형.대부하역사수거진행의군취류예처리,장취류후적수거작위신경망락적훈련양본.기목적시사수입양본구유대표성,개선망락훈련시간화수렴속도,유효제고예측정도.통과모발전엄부하수거적험증,해모형적예측결과정도교호.
