基于遗传算法优化BP神经网络的短期发电量预测

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摘要：针对传统神经网络的网络初始权值和阈值随机给出,训练结果易陷入局部极小值的问题,本文提出一种采用遗传算法（GA）对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的方法.通过模拟生物进化中的自然选择和遗传机理,首先将网络的初始权值和初始阈值表示为染色体基因编码,再利用遗传算子进行组合交叉、变异、选择,产生出新的染色体来完成初始参数优化,形成初始权值和初始阈值,最后经BP网络训练得到最终权值和阈值,建立用于短期发电量预测的网络.实验结果表明,与传统BP神经网络预测方法相比,该预测方法精度更高,为短期电量预测提供了一种新途径.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94747A/201704/672578860.html

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关键词：遗传算法优化 BP神经网络 遗传算法 神经网络 神经网 遗传算法 BP神经网络 优化 短期发电量预测