【摘要】：對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種采用果蠅算法(FOA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的新方法,以某地區(qū)近十年的歷史氣象數(shù)據(jù)及降溫負(fù)荷值作為算例,使用果蠅算法優(yōu)化過(guò)權(quán)值和閾值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)果蠅算法優(yōu)化過(guò)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)性能,更適用于空調(diào)降溫負(fù)荷的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:In this paper, the traditional BP neural network prediction method is improved, and a new method is proposed to optimize the weights and thresholds of the BP neural network by using the Drosophila algorithm (FOA), taking the historical meteorological data and the cooling load values of a region as an example. The simulation results show that compared with the traditional neural network, the BP neural network optimized by the Drosophila algorithm has better prediction performance than that of the traditional neural network. More suitable for air conditioning cooling load prediction.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71471059)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

本文編號(hào)：2377015