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ESN负荷预测模型对比递归神经网络,具有高稳定,学习快速,不易陷入局部最优等特点.本文采用PSO优化算法对构造ESN用电负荷预测模型中动态储备池的四个关键参数进行优化.
基于PSO参数优化的ESN负荷预测模型
【摘 要】
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ESN负荷预测模型对比递归神经网络,具有高稳定,学习快速,不易陷入局部最优等特点.本文采用PSO优化算法对构造ESN用电负荷预测模型中动态储备池的四个关键参数进行优化.
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院 北京102206
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2018年23期
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