基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷.提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法--人工免疫算法.该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行选择,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点.应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果.     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

改进量子粒子群优化算法的神经网络模型负荷预测

提出一种基于Levy飞行的量子粒子群优化算法并用于小波神经网络的训练,该算法采用基于Levy分布的飞行策略扩大粒子的搜索空间,使粒子易于逃离局部最优点。该算法克服了传统算法在神经网络训练过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提高了神经网络的泛化能力。最后将改进的量子粒子群优化算法训练小波神经网络应用于电力系统负荷预测的模型,仿真结果表明改进的量子粒子群优化算法在神经网络训练上具有更高的预测精度。     

人工免疫的神经网络预报方法及其应用

针对RBF(radial basis function)神经网络在预测铁水含硅量中出现的预测精度低,收敛速度慢的问题,提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络的学习算法.该算法利用人工免疫原理确定高斯基函数的中心和宽度参数,同时将所识别的数据作为抗原,抗体作为抗原的压缩映射并作为神经网络的隐层中心,利用递推最小二乘法(recursion least square, RLS)确定连接权值,提高了RBF神经网络的收敛速度和精度.应用该模型于某大型钢铁厂高炉铁水硅含量预报的实例中, 实验结果表明, 该模型具有更高的预测精度和更短的训练时间.     

基于水循环神经网络模型的海堤渗压预测研究

为提高海堤渗压的预测效果,在充分分析渗压影响因素的基础上,提出一种新型预测模型.将具有强大寻优能力的新型算法——水循环算法与神经网络相结合,以相关系数法筛选出的渗压主要影响因子作为模型输入,渗压作为模型输出,利用水循环算法搜索神经网络的最佳权值,建立海堤渗压水循环神经网络模型.通过上海浦东海堤实测信息对该模型进行验证,结果表明,水循环神经网络模型较BP模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度.同时,基于等维新息思想,实现模型信息不断更新、渗压实时预测的效果.     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.     

基于K均值小波神经网络的二阶段空调负荷预测

结合聚类分析和小波神经网络模型,提出一种二阶段空调负荷建模方法,以提高空调负荷预测精度.首先利用K均值聚类算法将原始负荷样本数据依据其统计分布特性划分为若干簇类,以降低数据相关性对建模精度的影响;然后基于对每个划分簇类所属的样本数据建立相应小波神经网络空调负荷预测模型.最后基于De ST平台模拟数据,将构造的小波神经网络预测模型运用于福建某办公大楼的逐时空调负荷预测.通过对比均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAPE),结果表明该模型的预测精度明显优于传统单一的小波神经网络和BP神经网络模型.     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理,并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上,通过BP神经网络进行组合预测,分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性,     

基于深度森林算法的油井产量预测研究

为了克服传统机器学习算法产量预测模型的缺点,以深度森林算法理论为基础,综合油井相关各项数据,建立了油井产量预测新模型。首先应用KNN最邻近方法和Z-Score标准化方法对油井相关数据进行预处理,利用MDI特征选择方法选择对油井产量影响最大的特征向量,然后将选出的特征向量作为深度森林模型的输入变量,建立深度森林产量预测模型,利用网格化搜索优化模型参数,最后在测试集上运行模型,对模型性能进行评估。研究结果表明,相对于BP神经网络等传统机器学习算法模型,深度森林模型的产量预测精度更高,可以准确预测油井产量,同时相对于深度神经网络等复杂学习算法,该算法参数少、调参及应用简单,为油井产量预测提供了一种新的方法和思路。     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

基于遗传BP神经网络的非平稳时间序列预测

BP网是神经网络时间序列预测方法中最常用的网络。针对BP算法局部搜索能力强,而遗传算法全局搜索优势突出的特点,将二者结合构造遗传BP神经网络,用于非平稳时间序列预测。仿真结果表明,该混合算法不仅提高了学习效率,而且对太阳黑子数预测的准确性高于BP算法、传统统计学预测方法。     

基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测

为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。     

基于神经网络和遗传算法的舰艇声纳自噪声预报

研究了舰艇航行时声纳部位接收到的全艇自噪声的预报问题．分析了影响声纳部位自噪声的各种参数，将BP神经网络和遗传算法相结合用于舰艇声纳部位自噪声预报．通过使用遗传算法对神经网络的初始权值进行优化，可以在解空间中定位出一个较好的搜索空间，然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解．通过整理大量的测试数据，对神经网络进行训练，训练好的神经网络能够迅速而精确地对舰艇各种航行状态的自噪声进行预报．结果表明，该方法不仅具有足够的精度，而且实用方便、适用性强．     

基于神经网络的空调负荷混沌优化预测

从空调负荷预测的目的出发，详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法，对误差函数及搜索方法作了适当的改进，建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测，结果表明该方法简便、足够准确可靠。     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

一种智能型预测技术在电力系统中的应用

介绍一种基于BP神经网络的短期电力负荷预测技术,针对BP算法存在的缺陷进行优化,并将经过优化设计的遗传BP算法作为预测技术的核心算法,通过对几种BP网络预测网络的训练、测试验证结果分析比较,表明遗传BP算法的预测技术可以有效、准确的应用于短期电力负荷预测.     

遗传算法在油田产量预报中的应用

油田开发方案设计中,产重预报正确与否与油田开发成败息息相关,它决定了油田生产规模,投资决策等。正确预测油田产量对改善开发生产效果和提高措施作业效益有重要作用,油田产量预报方法很多,如递减曲线法、神经网络法、Poisson分布法等。各种油气田产量预报模型的应用关键在于参数估计,常规参数估计方法为试凑法和最小二乘法,工作量大,可靠性差,所以引入了一种新型遗传算法求取参数最优估计值,并通过遗传算法在Г模型中的应用实例说明了该方法在油气产量预报中的可行性。     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.