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第卷第期中南大学学报自然科学版年月改进的人工智能神经网络预测模型及其应用李彦斌李存斌宋晓华华北电力大学工商管理学院北京删除的内容国网北京经济技术研究院北京摘要针对传统人工智能预测算法在对预测问题峰值变化处理问题上的不足引入峰值识别理论改进神经网络预测模型在此基础上利用引入多向全局有哪些信誉好的足球投注网站机制的改进粒子群算法对神经网络预测方法进行改进提出一种具有峰值识别能力全局学习能力更强的人工智能预测模型以有效解决基于学习方法易于陷入局部极值的问题将改进后的预测方法应用于尖峰突变比较突出的出清电价预测问题以美国电力
第 39 卷第 5 期 中南大学学报( 自然科学版) Vol.39 No.5
2008 年 10 月 J. Cent. South Univ. (Science and Technology) Oct. 2008
改进的人工智能神经网络预测模型及其应用
李彦斌，李存斌，宋晓华
(华北电力大学 工商管理学院，北京，102206) 删除的内容: 2 国网北京经
济技术研究院 北京 100761
摘 要：针对传统人工智能预测算法在对预测问题峰值变化处理问题上的不足，引入峰值识别理论改进 BP 神经
网络预测模型(SIBP) 。在此基础上，利用引入多向全局有哪些信誉好的足球投注网站机制的改进粒子群算法，对 SIBP 神经网络预测方法
进行改进，提出一种具有峰值识别能力、全局学习能力更强的人工智能预测模型，以有效解决基于 BP 学习方法
易于陷入局部极值的问题。将改进后的预测方法应用于“尖峰突变”比较突出的出清电价预测问题，以美国 PJM
电力市场2005−02−01 至 2005−05−16 的实际数据为样本，对所提出的改进预测方法进行实证分析。研究结果表明：
所提出的算法较改进前的 BP 算法对发生电价突变的短期电价预测精度提高 10.16%，运算时间仅增加 6.2 s，预测
结果证明本文所提出的算法在处理峰值预测问题方面的有效性。
关键词：峰值识别；粒子群算法；出清电价；预测模型
中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1672−7207(2008)05−1054−05
Prediction model of improved artificial neural network and
its application
LI Yan-bin, LI Cun-bin, SONG Xiao-hua
(School of Business Administration, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) 删除的内容:
2State Power Economic
Abstract: By adopting the spike identification mechanism to improve the traditional BP algorithm on the ability of spike Research Institute, Beijing
prediction, a BP algorithm with spike identification (SIBP) was proposed. The multi-orientation searching-mechanism 100761, china
was introduced into the particle swarm optimization (PSO) for enhanc
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