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基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测 被引量:21
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作者 杨芳君 王耀力 +1 位作者 王力波 常青 《电测与仪表》 北大核心 2019年第9期32-37,共6页
为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最... 为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,此模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 Elman-IOC神经网络 输入-输出层连接 布谷鸟优化算法 混沌扰动
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