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针对矿区供热负荷强非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了采用小波神经网络进行负荷预测的方法。为了克服小波神经网络易于陷入局部最小、收敛速度慢等问题,采用全局搜索能力强、收敛速度快的扩展蚁群算法对小波神经网络进行了训练。
基于小波神经网络和蚁群算法的供热负荷预测
【摘 要】
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针对矿区供热负荷强非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了采用小波神经网络进行负荷预测的方法。为了克服小波神经网络易于陷入局部最小、收敛速度慢等问题,采用全局搜
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室,
【出 处】
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煤炭技术
【发表日期】
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2015年08期
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