继电器
繼電器
계전기
RELAY
2008年
4期
58-62
,共5页
李如琦%杨立成%莫仕勋%苏媛媛%唐卓贞
李如琦%楊立成%莫仕勛%囌媛媛%唐卓貞
리여기%양립성%막사훈%소원원%당탁정
负荷预测%气象累积%广义回归神经网络%优化%蚁群算法
負荷預測%氣象纍積%廣義迴歸神經網絡%優化%蟻群算法
부하예측%기상루적%엄의회귀신경망락%우화%의군산법
针对气象条件具有累积效应以及不同气象条件对负荷影响的程度不同的特点,采用一加权的几何距离公式来选取神经网络的训练样本,不仅加快了神经网络的训练速度,而且加强了神经网络的逼近能力.同传统的神经网络相比,广义回归神经网络的训练过程实际上是不断地调整平滑参数σ的过程,因此,σ的不同取值对网络的输出具有重要的影响.在优化广义回归神经网络的平滑参数σ时,采用基于蚁群种群的新型优化算法——蚁群算法来优化,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性.
針對氣象條件具有纍積效應以及不同氣象條件對負荷影響的程度不同的特點,採用一加權的幾何距離公式來選取神經網絡的訓練樣本,不僅加快瞭神經網絡的訓練速度,而且加彊瞭神經網絡的逼近能力.同傳統的神經網絡相比,廣義迴歸神經網絡的訓練過程實際上是不斷地調整平滑參數σ的過程,因此,σ的不同取值對網絡的輸齣具有重要的影響.在優化廣義迴歸神經網絡的平滑參數σ時,採用基于蟻群種群的新型優化算法——蟻群算法來優化,在很大程度上減少瞭人為選擇參數的主觀影響.最後通過實例驗證瞭該模型的有效性.
침대기상조건구유루적효응이급불동기상조건대부하영향적정도불동적특점,채용일가권적궤하거리공식래선취신경망락적훈련양본,불부가쾌료신경망락적훈련속도,이차가강료신경망락적핍근능력.동전통적신경망락상비,엄의회귀신경망락적훈련과정실제상시불단지조정평활삼수σ적과정,인차,σ적불동취치대망락적수출구유중요적영향.재우화엄의회귀신경망락적평활삼수σ시,채용기우의군충군적신형우화산법——의군산법래우화,재흔대정도상감소료인위선택삼수적주관영향.최후통과실례험증료해모형적유효성.
