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将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合，形成粒子群一神经网络（PSO—BP）混合算法，建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测，比较所得结果可知，PSO-BP混合算法预测精度较高，效果较好。
基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测
【摘 要】
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将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合，形成粒子群一神经网络（PSO—BP）混合算法，建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测
【机 构】
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安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2009年2期
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