BP模型的改进算法及其在负荷预测中的应用
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TM715

基金项目:


An Improved Learning Algorithm for BP Model and its Application to Load Forecasting in Power Systems
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    分析了BP模型学习算法-累积误差逆传播算法在接近极小点时收敛速度变得异常缓慢的原因,并通过对连接权值的调整量引入权重系数,提出了一种改进的BP模型学习算法,大大加快了收敛速度,提出了收敛性。还利用的改进算法对某省中期负荷进行了预测,逄例结果表明了该算法的有效性。

    Abstract:

    This paper analyses the cause of very slow learning rate during the time of ap-proaching the minim um poi nt in con vertional BP algorithm, by introducing weight factor into themodification of the connection weight,an improved leavning algorithm for BP model is presented,itcan sign ificantly in crease the learning rate and improve con vergent behaviour.As an illustrative ap-plication example,the n umeriCal resu It of the medium-term load forecasting is given.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

罗春雷 孙洪波. BP模型的改进算法及其在负荷预测中的应用[J].重庆大学学报,1995,18(6):110-115.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码