搜索行为粒子群算法及其在电量与产值预测中的应用

发布时间：2017-09-29 10:08

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【摘要】：基于针对某省产业经济特点的行业分类,对该省各行业历史用电量及总产值数据进行统计和分析,建立了基于电量分析的行业总产值预测模型。提出一种对高复杂度函数具有更强优化能力的改进粒子群优化算法,并用其对预测模型的参数进行优化。仿真分析表明,基于电量分析的行业总产值预测模型及基于改进粒子群的预测算法,能够实现对行业总产值的有效、可靠预测。
【作者单位】： 广东电网公司;武汉大学自动化系;
【关键词】： 电量分析 总产值预测 粒子群优化算法 神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61201168)
【分类号】：F426.61;TP18
【正文快照】： 电力行业是国民经济的基础性能源产业,对其他产业部门的发展起着至关重要的支撑作用,这种特殊性使得电力行业常被看作是经济发展的“风向标”[1-2]。总产值作为综合反映一定区域内生产规模的重要指标,一直以来是国家统计工作的重要统计对象。对总产值数据进行预测也能够反映未

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本文编号：941392