基于核主成分分析法的BP神经网络短期负荷预测

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成果类型：

期刊论文

作者：

唐健;赵宇红;周红;袁芳

作者机构：

南华大学电气工程学院,湖南衡阳,421001

[唐健; 赵宇红; 周红; 袁芳] 南华大学

语种：

中文

关键词：

短期负荷预测;遗传算法;核主成分;BP神经网络

期刊：

科技创新与应用

ISSN：

2095-2945

年：

2016

期：

页码：

23-24

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

电气工程学院

摘要：

短期负荷预测的方法有很多,BP神经网络是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。然而BP网络存在着收敛速率慢、易陷入局部极小等问题。针对此缺陷,文章提出了基于核主成分分析的遗传算法神经网络模型,利用KPCA法提取负荷数据的主成分。并用GA优化BP网络的权值和阈值,克服易陷入局部极小的不足。最后通过实例分析,证明了算法的有效性。

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