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对传神经网络算法的改进及其应用 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统对传神经网络(Counter propagation networks,即CPN)要求输入向量必须均匀分布以及隐含层神经元个数难以确定,其应用受到很大局限等问题,对CPN算法进行改进并运用于电力负荷预测.研究结果表明:通过改进CPN算法的初始权重设置规则,克服了对输入向量限制过于严格的不足;通过优化算法运行步骤,提高了算法的运行效果;改进后的CPN算法比BP算法所得预测结果误差小,比目前电力负荷预测研究中RBF和Elman神经网络所得预测结果误差也小;与BP算法相比,CPN改进算法的预测精度提高4%左右,运算时间减少45%,适用于电力负荷的预测. 相似文献
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基于演化系统方程,导出相应的观测方程,运用单位根检验和协整分析模型,证实中国电力系统长期演化具有漂移性,演化机制中两条反馈回路产生两种均衡关系:电能供需均衡和电力资源供需均衡.演化的漂移性可产生巨大的经济成本,加大了系统规划的误差风险.电能供需均衡是下游产业的非平稳性向上传导漂移性的通道,电力资源均衡高度依赖煤炭资源,电力资源供需失衡的风险将使系统面临非平稳性叠加冲击. 相似文献
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