基于FOA优化的BP神经网络在夏季空调降温负荷预测中的应用

发布时间：2018-12-13 18:27

【摘要】：对传统BP神经网络预测方法进行了改进,提出了一种采用果蝇算法(FOA)优化BP神经网络权值和阈值的新方法,以某地区近十年的历史气象数据及降温负荷值作为算例,使用果蝇算法优化过权值和阈值的BP神经网络模型进行仿真预测,实验结果表明,相比于传统神经网络,经果蝇算法优化过的BP神经网络具有更好的预测性能,更适用于空调降温负荷的预测。
[Abstract]:In this paper, the traditional BP neural network prediction method is improved, and a new method is proposed to optimize the weights and thresholds of the BP neural network by using the Drosophila algorithm (FOA), taking the historical meteorological data and the cooling load values of a region as an example. The simulation results show that compared with the traditional neural network, the BP neural network optimized by the Drosophila algorithm has better prediction performance than that of the traditional neural network. More suitable for air conditioning cooling load prediction.
【作者单位】： 国网冀北电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71471059)~~
【分类号】：TM715

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2377015