[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于GRNN-PSO 广义回归神经网络（GRNN）结合粒子群优化算法（PSO）进行电力负荷预测 [推广有奖]

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楼主

南唐雨汐

发表于昨天 07:10 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
GRNN-PSO
广义回归神经网络（
GRNN
）结合粒子群优化算法（
PSO）进行电力负荷预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
电力负荷预测一直是电力系统规划、运行与管理领域的核心环节。随着社会经济的高速发展以及城市化进程的不断推进，现代城市对电力能源的需求呈现出多样性与复杂性的趋势。负荷的波动性、季节性、周期性以及随机性都使得负荷预测成为一个极具挑战性的问题。与此同时，可再生能源的接入和智能电网的建设进一步加大了电力系统运行的不确定性，给负荷预测带来了更高的精度要求。只有实现精准的电力负荷预测，才能保证电网的安全稳定运行，实现电力资源的优化配置，提高系统运行效率，降低运营成本，并有效应对极端负荷事件带来的风险。现有的负荷预测方法主要包括传统的统计方法、经典的时间序列分析方法以及近年来兴起的人工智能方法。其中，广义回归神经网络（GRNN）作为一种基于概率理论的神经网络方法，具有建模能力强、收敛速度快、参数易于确定等优点，广泛应用于短期负荷预测等非线性、复杂系统建模 ...