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.     

基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测

在BP神经网络（Baek-propagatlon neural network, BPNN）模型中引入人工免疫算法（Artificial Immune Algo-rithm,AIA）,给出了AIA-BPNN模型,基本思想是结合AIA算法的搜索特性和BPNN 模型的优良性能,可以进一步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了AJA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,通过使用AIA算法,优化BPNN的权值和阈值。使BPNN权值和阈值选择的盲目性得以克服．     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

改进人工免疫网络算法在电力短期负荷预测中的应用

针对现有的短期负荷预测方法易陷入局部极值以及预测精度不高等缺陷,文中提出了一种基于改进免疫算法优化BP神经网络的短期智能负荷预测方法.通过利用改进的矢量距优化免疫网络,从而达到优化网络的目的.融入免疫调节原理,引入抗体浓度的概率选择式,采用自适应变化策略重新设计变异算子,利用新的变异尺度设计种群抗体,采用新的神经元适应度函数,并结合免疫网络调节的进化算法进行网络学习.实例分析表明,基于改进免疫网络优化的BP网络短期负荷预测算法比混沌算法优化BP网络算法精度更高,更具实用性.     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

基于人工免疫算法的网络安全态势预测

网络安全态势预测能基于管理者提供的历史信息和当前时刻的网络安全态势,对未来时段的网络安全态势进行预测。为了有效实时地进行网络安全态势预测,提出了一种基于人工免疫算法的网络安全态势预测方法。首先,建立基于神经网络的网络安全态势预测模型,然后通过BP反向传播算法对网络进行训练,在此基础上,采用人工免疫算法来优化网络的结构和神经网络的态势预测值,该算法对亲和度函数、抗体的复制和抑制方法等均进行了设计。在KDDCUP99数据集中,对所提方法进行了验证,实验结果表明该方法能有效进行网络安全态势的验证,并且与其他方法相比,具有更好的检测率。     

浅析电网负荷预测方法

电网负荷预测是电网安全运行的基础,在电力市场具有重要的作用。本文主要总结了电网负荷预测的方法,希望为电网负荷预测提供帮助。     

迪庆州电网负荷特性研究

迪庆州当前负荷特性受多方面因素的影响,如不对最新的负荷特性进行研究,会对电网安全运行带来很大的威胁。分析了迪庆州电网负荷变化的原因,通过阐述迪庆州2012年用电现状,分析了迪庆州2012年的负荷特性,并对迪庆州“十三五”期间的负荷进行预测。     

基于径向基神经网络的建筑物空调负荷预测模型

本文建立了一种基于径向基（RBF）神经网络的建筑物空调负荷预测模型。对广州市某办公楼在夏季不同月份的逐时冷负荷,分别用RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行训练和预测计算,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差ΔRMSE和平均相对误差ΔMRE都仅是BP神经网络方法的64％左右。仿真结果表明径向基（RBF）神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法。     

基于BP网络的水资源预测方法的研究

对水资源预测的各种方法进行了分析，在本领域内推出一种新的预测方法－人工神经网络，可依据源数据，通过BP算法，自动形成水资源预测模型，从而推算出水资源变化趋势。人工神经网络有较强的学习功能，事先不需建立模型，而是根据预测的精度通过初始数据进行计算。从本文所得结果可以看出，人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法。     

膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型

：膨胀土的膨胀特性会对工程造成很大的危害，对膨胀土的膨胀量进行预测具有重要的现实意义。针对膨胀土特殊上程任质’分析了胀缩变形量的影响因素。结合人工神经网络原理，建造了膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型。采用BP神经网络和所建造的数学模型，对膨胀土的胀缩变形量进行预测。结果表明，该模型映射精度较高，有较好的实际应用价值。     

城市燃气管网负荷预测方法

城市燃气管网负荷预测是制定城市燃气建设规划、确定燃气生产企业大、中修计划以及燃气输配企业科学调度的重要依据,本文结合我国城市燃气生产、输配管理的现状，介绍几种目前常用的城市燃气管网负荷预潮方法，并评述了各自的优势和缺陷。     

基于小波神经网络的燃气系统短期负荷预测

在燃气负荷预测中,由于日负荷的不稳定,仅以历史负荷为训练样本得到的人工神经网络难以满足日预测的精度要求。提出一种小波分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先,将历史负荷序列进行小波分解成概貌序列和细节序列,并在此基础上利用概貌序列、细节序列,以及指数平滑和温度等多种因素训练BP神经网络,预测出未来燃气的日负荷。最后,对...     

基于遗传算法的人工神经网络学习算法

为了克服和改进BP算法的不足，提出了一种基于遗传算法的神经网络学习算法，仿真结果表明，该算法具有无比的优越性，可避免BP算法易于陷入局部极小值，训练速度慢、误差函数必须可导、受网络结构的限制等缺陷。     

基于多因素影响的负荷预测神经网络方法

电网的负荷是一个受多种因素影响的量。负荷预测的准确性对电网的安全、经济运行有着重要的影响。把各个影响因素与负荷之间建立解析表达式是非常困难的。本文考虑多种影响因素,用神经网络的方法对农网进行负荷预测,具有方法简便、预测精度高,速度快的特点。     

模糊神经网络在可转换债券价格预测中的应用

研究模糊神经网络在可转换债券价格预测中的应用；并对万科转债(125002)进行价格预测，通过实际数据检验确定该方法的可行性；从而为可转换债券价格预测提供了一种行之有效的方法。