• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
杨芳君,王耀力,王力波,常青.基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测[J].电测与仪表,2019,56(9):32-37.
yangfangjun,wangyaoli,wanglibo,changqing.Short-term load forecasting based on Elman-IOC with improved CS algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(9):32-37.
基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测
Short-term load forecasting based on Elman-IOC with improved CS algorithm
DOI:
中文关键词:  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
英文关键词:short-term load forecasting, Elman-IOC neural network, input-output layer connection, cuckoo optimization algorithm, chaotic disturbance
基金项目:全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目
           
作者中文名作者英文名单位
杨芳君yangfangjun太原理工大学
王耀力wangyaoli太原理工大学
王力波wanglibo太原理工大学
常青changqing太原理工大学
摘要点击次数: 1876
中文摘要:
      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,本文模型具有更高的预测精度。
英文摘要:
      In order to improve the accuracy of load forecasting, a short-term load forecasting model based on Elman-IOC neural network with chaotic oriented cuckoo algorithm was proposed. Firstly, the Elman neural network topology is improved by adding the input-output layer connection unit, the network parallel computing capability is enhanced and the prediction accuracy is improved. Then, in the cuckoo algorithm, the optimal location information is used to guide the random walk process. At the same time, the chaos disturbance operator is introduced to enhance the global search ability. Finally, the algorithm is applied to Elman-IOC neural network parameter optimization, and a short-term load forecasting model is established. Experimental results show that compared with other models, this model has a higher prediction accuracy.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司