改进F-score特征选择的MPSO-BP神经网络短期负荷预测

来源 :电测与仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户：woodcock999

【摘要】

：

针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数（F-score）特征选择的改进粒子群优化的BP（Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP）神经网络短期负荷预测方

【作者】

：

丁坚勇朱炳翔田世明卜凡鹏陈俊艺朱天曈

【机构】

：

武汉大学电气工程学院,中国电力科学研究院

【出处】

：

电测与仪表

【发表日期】

：

2018年15期

【关键词】

：

F-score特征选择降维最优特征子集改进粒子群 F-score feature selection dimensionality reduction t

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划（863计划）（2015AA050203）, 国家电网公司科技项目“智能配用电大数据应用关键技术深化研究”

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针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数（F-score）特征选择的改进粒子群优化的BP（Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP）神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神

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