1、“.....由于算法是采用梯度下降思想更新权值,求解过程中容易陷入局部最优,所以本文利用人工蜂群理论对自适应滤波器进相关两类噪声,需要对其进行降噪处理。自适应滤波器凭借其良好的动态调整性能,因此,本文提出运用小波自适应算法来对电力负荷进行降噪。这是因为小波自适应算法可以使输入自相关矩阵谱动态范围变窄,从而改善系统的稳定性和误差的收敛速度。最终构建种基于小波自适应算法的神经网络模型对电力负荷进行预测,以得到更精确的预测结果。本文对电力负荷预测主要从以下两取平均数,它能直接反映模型预测结果的优劣。公式和公式这两个指标能综合反映预测数据的偏差大小。因此,每个指标具体计算公式如下平均绝对百分比误差短期负荷预测模型建立电力负荷短期预测是个实时动态行为。合适的预测模型对于电网平稳运行具有重要意义。由于神经网络对非线性系统具有良好的数据拟合能力......”。

2、“.....侦察蜂阶段和跟随峰阶段。前两类蜂群是对函数的解,寻找最佳取值侦察蜂主要观察迭代过程是否出现过早收敛现象。改进的人工蜂群算法以及性能分析在基本的人工蜂群算法中,首先要解决算法参数的选择问题,即确定蜂群的总和,引领蜂,跟随蜂和侦察蜂的数目,循环次数以及最大邻域搜索值等等。短期电力负荷预测及其算法优化张海短期电力负荷预测及其算法优化张海彪原稿,采用改进人工蜂群算法优化的小波神经网络模型进行预测,各子序列预测值对真实值都有个很好的拟合。在该次预测试验中,值为,值为,值为,为秒。关键词短期电力负荷预测,小波神经网络,算法,人工蜂群算法数据的偏差大小。因此,每个指标具体计算公式如下平均绝对百分比误差短期负荷预测模型建立电力负荷短期预测是个实时动态行为。合适的预测模型对于电网平稳运行具有重要意义。由于神经网络对非线性系统具有良好的数据拟合能力......”。

3、“.....因为传统神经网络随机选择的初始权值和阈值高到秒左右。但从收敛精度对比可以发现,基本人工蜂群优化算法比粒子群优化算法高出倍左右,改进的人工蜂群算法更是高出倍。因此,对于负荷预测来说,牺牲少量的运算时间获取比较高的收敛精度也是可取的。实验仿真与分析本文设置改进的人工蜂群参数为蜂群总数为,引领蜂和跟随察蜂各为邻域寻优次数最大迭代次数惯性权值因子为,和为,神经网络参数设置与前节相入自相关矩阵谱动态范围变窄,从而改善系统的稳定性和误差的收敛速度。最终构建种基于小波自适应算法的神经网络模型对电力负荷进行预测,以得到更精确的预测结果。本文对电力负荷预测主要从以下两方面进行式中为干净的电力负荷信号,为噪声扰动信号。短期电力负荷预测及其算法优化张海彪原稿......”。

4、“.....生佳根,徐红洋,黄泽峰种改进的简化粒子群算法计算机仿真彭鹏,彭佳红基于多元线性回归模型的电力负荷预测研究中国安全生产科学术,。文中利用绝对百分比平均误差,均方根误差,绝对平均误差等常见的评价准则来对预测结果进行评判。同时预测系统需要考虑实时性,所以,本文将系统每运行次时间考虑在评价准则里面,用运行时间表示。表示将每次预测值的相对误差进行绝对值相加,然后求取平均数,它能直接反映模型预测结果的优劣。公式和公式这两个指标能综合反映预可以清楚地得到,该模型在误差训练过程中,迭代将近次左右,就达到了误差收敛精度。其收敛速度和收敛精度有着大幅度的提高。结论本文首先提出了所要建立的电力负荷预测模型,并给出了模型建立的依据。同时重点对电力负荷数据预处理算法进行了分析。由于算法是采用梯度下降思想更新权值,求解过程中容易陷入局部最优......”。

5、“.....并对人工蜂群算法理论和性能进行重点分析。本文分别对每种算法运行次,然后取其平均值,得到,算法在种测试函数的平均运行时间普遍比粒子群优化算法高到秒左右。但从收敛精度对比可以发现,基本人工蜂群优化算法比粒子群优化算法高出倍左右,改进的人工蜂群算法更是高出倍。因此,对于负荷预测来说,牺牲少量的运算时间,模型训练产生很大影响,所以本文采用改进的人工蜂群算法可以提高误差的收敛速度,以达到优化网络权阈值的目的。引入小波函数对隐含层激活函数改进。这样可以根据输入样本大小动态调整网络结构,避免因样本数量过多或过少造成网络训练过程发散。人工蜂群算法基本原理人工蜂群算法是模拟蜂群分工寻找花蜜的机理,来解决多维化问题的群集智能算法。人工蜂群算法完。文中利用绝对百分比平均误差,均方根误差,绝对平均误差等常见的评价准则来对预测结果进行评判。同时预测系统需要考虑实时性,所以......”。

6、“.....用运行时间表示。表示将每次预测值的相对误差进行绝对值相加,然后求取平均数,它能直接反映模型预测结果的优劣。公式和公式这两个指标能综合反映预,采用改进人工蜂群算法优化的小波神经网络模型进行预测,各子序列预测值对真实值都有个很好的拟合。在该次预测试验中,值为,值为,值为,为秒。关键词短期电力负荷预测,小波神经网络,算法,人工蜂群算法,。本文分别对每种算法运行次,然后取其平均值,得到,算法在种测试函数的平均运行时间普遍比粒子群优化算法短期电力负荷预测及其算法优化张海彪原稿取比较高的收敛精度也是可取的。实验仿真与分析本文设置改进的人工蜂群参数为蜂群总数为,引领蜂和跟随察蜂各为邻域寻优次数最大迭代次数惯性权值因子为,和为,神经网络参数设置与前节相同,采用改进人工蜂群算法优化的小波神经网络模型进行预测,各子序列预测值对真实值都有个很好的拟合。在该次预测试验中,值为,值为,值为,为......”。

7、“.....各子序列预测值对真实值都有个很好的拟合。在该次预测试验中,值为,值为,值为,为秒。关键词短期电力负荷预测,小波神经网络,算法,人工蜂群算法会大大降低用户满意度或者造成电力资源的浪费。所以,生产部门制定合理的发电计划显得尤为重要。唯有对电力负荷作出精确的预测,生产部门才能在计划制定过程中,才能做到有的放矢。因此本文针对如何提高模型的预测精度进行以下几方面研究简述电力负荷短期负荷预测特点预测评价指标建立预测模型。针对基于算法自适应滤波器采取梯度下降易陷入局部最优的缺陷,本用梯度下降思想更新权值,求解过程中容易陷入局部最优,所以本文利用人工蜂群理论对自适应滤波器进行优化。进而论述了人工蜂群算法的基本原理,并对其进行了改进,然后和其他智能算法进行了性能分析。最后在中编写程序,分析优化后算法的去噪效果。仿真实验证明,优化后的小波自适应算法滤波效果更好......”。

8、“.....为后续预测算法分析提供了,引言电力系统平稳运行是个动态平衡过程,即用户用电量与生产部门发电量相匹配。否则将会产生供不应求,或者供过于求的局面,这。文中利用绝对百分比平均误差,均方根误差,绝对平均误差等常见的评价准则来对预测结果进行评判。同时预测系统需要考虑实时性,所以,本文将系统每运行次时间考虑在评价准则里面,用运行时间表示。表示将每次预测值的相对误差进行绝对值相加,然后求取平均数,它能直接反映模型预测结果的优劣。公式和公式这两个指标能综合反映预高到秒左右。但从收敛精度对比可以发现,基本人工蜂群优化算法比粒子群优化算法高出倍左右,改进的人工蜂群算法更是高出倍。因此,对于负荷预测来说,牺牲少量的运算时间获取比较高的收敛精度也是可取的。实验仿真与分析本文设置改进的人工蜂群参数为蜂群总数为,引领蜂和跟随察蜂各为邻域寻优次数最大迭代次数惯性权值因子为,和为......”。

9、“.....进而论述了人工蜂群算法的基本原理,并对其进行了改进,然后和其他智能算法进行了性能分析。最后在中编写程序,分析优化后算法的去噪效果。仿真实验证明,优化后的小波自适应算法滤波效果更好,收敛速度更快,为后续预测算法分析提供了良好的数据来源。参考文献熊磊基于动态自适应技术的风电集群短期功率预测研究华中科技大学硕士好的数据来源。参考文献熊磊基于动态自适应技术的风电集群短期功率预测研究华中科技大学硕士论文黄太安,生佳根,徐红洋,黄泽峰种改进的简化粒子群算法计算机仿真彭鹏,彭佳红基于多元线性回归模型的电力负荷预测研究中国安全生产科学术,短期电力负荷预测及其算法优化张海彪原稿,采用改进人工蜂群算法优化的小波神经网络模型进行预测,各子序列预测值对真实值都有个很好的拟合。在该次预测试验中,值为,值为,值为,为秒。关键词短期电力负荷预测,小波神经网络,算法,人工蜂群算法方面进行式中为干净的电力负荷信号......”。