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本发明公开了一种基于樽海鞘群和BP神经网络的电力负荷预测方法,解决了目前预测算法、方法精度不高的问题,其技术方案要点是通过获取完整原始数据,并进行预处理,再构建并确定BP神经网络的结构、学习效率、目标精度和训练次数,确定樽海鞘群算法的种群规模、迭代次数、有哪些信誉好的足球投注网站空间的上下界和动态权重,依据BP神经网络参数的个数确定樽海鞘群的维数,然后参照建立的BP神经网络模型,随机生成樽海鞘群,通过樽海鞘群算法的不断迭代,得出最优参数组合,将其作为BP神经网络的初始值,最后运行BP神经网络进行预测,本发明的一种基于
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114548350 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210187824.9
(22)申请日 2022.02.28
(71)申请人 上海电机学院
地址 200240
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