广义回归神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究

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摘要：介绍了广义回归神经网络（GRNN）的基本理论，指出其回归的实质就是对平滑参数的优化。考虑到常规差分进化算法容易“早熟”，全局寻优效率偏低，提出了基于优进策略的差分进化算法，利用种群繁衍的有用信息改进子代分布，并引入确定性寻优操作，实现了高效全局搜优。以推广能力作为优化目标，所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能，将其成功地为短期电力负荷预测建模，获得了满意的预测结果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92942A/200604/21781139.html

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关键词：神经网络模型 应用研究 网络模型 神经网络 负荷预测 负荷预测 广义回归神经网络 差分进化算法 优进策略