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布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测
文献摘要：
针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题,建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构,运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数,结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析,可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高,证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.
文献关键词：
电力负荷预测;布谷鸟算法;BP网络;最优参数;预测模型;预测性能
中图分类号：
作者姓名：
汪炎;高昕;方亮
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]汪炎;高昕;方亮-.布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测)[J].哈尔滨商业大学学报（自然科学版）,2022(06):686-691
A类：
B类：
布谷鸟算法,算法优化,电力负荷预测,过拟合,局部最优,致电,预测准确性,同日,CS,负荷预测模型,基本结构,用布,搜寻,最优解,最优参数,某地区,负荷数据,预测性能
AB值：
0.222063
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