基于改进萤火虫算法的小波神经网络短期负荷预测方法

发布时间：2017-06-19 13:12

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【摘要】：传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络,而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题,影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络,在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力,在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性,在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测,实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。
【作者单位】： 南京邮电大学自动化学院;
【关键词】： 小波神经网络 萤火虫算法 负荷预测 全局寻优
【基金】：国家自然科学基金项目(61105082) 江苏省“青蓝工程”基金(QL2016) 南京邮电大学“1311人才计划”基金(NY2013) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX15_0387)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言短期负荷预测主要是预报未来24小时至几天内的系统负荷[1]。精确的负荷预测有助于合理安排机组的检修计划以及规划未来发电机组的安装,对社会生活和经济发展意义重大。从经典的单耗法、弹性系数法到当前的灰色预测法、神经网络法等,负荷预测技术在不断进步。其中,神经网

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