【摘 要】
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天燃气负荷具有非线性和不确定性的特性,针对传统的单一神经网络预测方法存在收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,为提高预测精度,提出一种结合自适应变异粒子群算法（AMPSO）和BP
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院,北京信息科技大学自动化学院
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天燃气负荷具有非线性和不确定性的特性,针对传统的单一神经网络预测方法存在收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,为提高预测精度,提出一种结合自适应变异粒子群算法（AMPSO）和BP神经网络的短期燃气负荷预测方法。采用自适应调整惯性权重的方法,通过自适应的概率对比较密集的粒子引入交叉算子和变异算子,通过比较当前粒子的概率与交叉概率和变异概率的取值进行交叉和变异,形成AMPSO,利用AMPSO优化BP神经网络,建立较优的燃气负荷预测模型,这种方法能有效实现全局收敛并保证收敛速度。为验证模型的性能对上海市短期负荷进行
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