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本发明属于神经网络优化的技术领域,具体地说,是一种基于改进蜂群算法优化的RF_GRU网络短期电力负荷预测方法,将改进的蜂群算法用于寻找随机森林算法的最优初始参数。为改善蜂群算法在迭代后期易于陷入局部最优的缺点,采用了正弦余弦因子以改善算法的全局收敛性;接着通过改进蜂群算法优化训练后的RF_GRU网络建立起短期电力负荷的预测模型,进一步提升短期电力负荷预测的精度和效率。本发明在蜂群算法迭代过程中动态的计算蜂群的适应度,设置蜂群的适应度阈值,将整个蜂群分为雇佣蜂和非雇佣蜂两个子群,通过雇佣蜂向全局最
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819192 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202011239992.5
(22)申请日 2020.11.09
(71)申请人 江苏科技大学
地址
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