典型文献
基于GA-BP神经网络冷热电联供系统的负荷预测
文献摘要：
适用性强且准确度高的冷热电负荷预测方法能更好地为机组设备选型提供可靠依据,从而整体提升系统综合效率.针对传统BP神经网络局部过优化、预测误差较大等问题,将遗传算法与BP神经网络相结合,提升预测准确性和可靠性.为了验证GA-BP神经网络预测方法的合理性,分别采用两种方法对铁岭某园区冷热电负荷进行预测,结果证明改进后的预测方法误差更小、贴合性更高.
文献关键词：
BP神经网络;负荷预测;GA-BP神经网络;预测误差
中图分类号：
作者姓名：
王玥;鞠振河;汤梓涵
作者机构：
沈阳工程学院,辽宁 沈阳 110136
文献出处：
引用格式：
[1]王玥;鞠振河;汤梓涵-.基于GA-BP神经网络冷热电联供系统的负荷预测)[J].电工技术,2022(07):40-42,189
A类：
B类：
GA,冷热电联供系统,冷热电负荷预测,负荷预测方法,机组设备,设备选型,整体提升,提升系统,系统综合,综合效率,预测误差,预测准确性,神经网络预测,铁岭,贴合性
AB值：
0.274713
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