蝙蝠算法优化极限学习机的电力负荷预测模型

发布时间：2017-07-27 09:22

  本文关键词：蝙蝠算法优化极限学习机的电力负荷预测模型

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【摘要】：为提高电力负荷预测的准确性,提出蝙蝠算法优化极限学习的电力负荷预测模型.首先收集电力负荷历史数据,然后采用蝙蝠算法对延迟时间和嵌入维以及极限学习的隐含层结点数目进行优化,利用电力负荷历史数据进行重构,最后采用最优隐含层结点数目的极限学习机建立电力负荷预测模型,并采用具体数据仿真测试.实验结果表明:模型建立了整体性能优异的电力负荷预测模型,提高了电力负荷的预测精度.
【作者单位】： 平顶山学院计算机科学与技术学院;平顶山教育学院计算机科学与应用系;平顶山学院软件学院;
【关键词】： 电力负荷 预测精度 蝙蝠算法 极限学习机 预测模型
【基金】：河南省科技计划重点项目(102102210416)
【分类号】：TM715;TP18
【正文快照】： 0引言长期以来,国内外学者提出了许多电力负荷预测预测模型[1-2].传统电力负荷预测模型主要有多元线性回归、时间序列等[3],这些模型具有简单,容易实现等优点,这些模型预测应用范围有限,结果不可靠.机器学习算法是基于非线性理论建模的,主要有神经网络、支持向量机等机器学习

【参考文献】

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本文编号：580736