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粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用 被引量：14
1
作者 蔡金锭 付中云 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期90-93,共4页
电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最... 电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最优粒子的权向量和阈值及BP网络在这组权向量和阈值的实际输出值,最后得出第i个粒子的适应度函数。与其他方法相比,该算法预测精度较高:平均相对误差≤1.48%,最大相对误差≤4.10%,而且收敛速度快,预测结果满足短期负荷预测误差要求。 展开更多
关键词 粒子群算法 pso—bp混合算法 优化算法 日负荷预测 预测精度 相对误差
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西安烟草精准营销及服务系统方案设计 被引量：4
2
作者 路宏伟 杨国平 刘三阳 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期753-757,共5页
目的为求健全烟草市场,提升烟草行业的服务质量和盈利水平。方法基于PSO-BP混合算法。结果设计了一个基于C/S和B/S混合模式的精准营销和客户自服务系统,具有预测卷烟销量,指导卷烟新品投放以及搭建客户服务平台等功能。在核心模块卷烟... 目的为求健全烟草市场,提升烟草行业的服务质量和盈利水平。方法基于PSO-BP混合算法。结果设计了一个基于C/S和B/S混合模式的精准营销和客户自服务系统,具有预测卷烟销量,指导卷烟新品投放以及搭建客户服务平台等功能。在核心模块卷烟销量预测中,建立了基于粒子群优化的BP神经网络的预测模型。结论该模型具有预测精度高的优点,可以精确指导香烟的投放比例和数量。 展开更多
关键词 信息管理系统 精准营销 客户关系管理(CRM) pso-bp混合算法
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基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测 被引量：2
3
作者 田丽 夏新运 +1 位作者 蒋慧 张淑芳 《自动化与仪器仪表》 2009年第2期40-41,53,共3页
将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预... 将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。 展开更多
关键词 粒子群 pso-bp混合算法 短期负荷 预测
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