【摘 要】
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电力负荷预测精度和模型稳定性问题凸出,针对极限学习机在电力负荷预测中人工经验确定网络结构的不足,提出BA—EM—ELM电力短期负荷预测方法。EM—ELM算法以模块化叠加隐含层节
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402391)
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电力负荷预测精度和模型稳定性问题凸出,针对极限学习机在电力负荷预测中人工经验确定网络结构的不足,提出BA—EM—ELM电力短期负荷预测方法。EM—ELM算法以模块化叠加隐含层节点自动更新网络结构,集成BA算法进行节点优化,提高算法模型的泛化能力。将算法模型应用于某地区短期电力负荷预测,采用综合评价体系对算法的综合性能进行测试,并同其它三种相关算法进行性能比较,结果表明,在相同隐含节点数的前提下,BA—EM—ELM网络模型的预测精度和稳定性能远高于其它模型,说明了BA—EM—ELM电力短期负荷预测方法的可行
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