| 基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>4157 K | |
| 標簽： 线损预测 混沌映射 物竞天择概率跳脱策略 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：针对高压线损预测精度不高的问题，提出一种基于均衡优化器（Equilibrium Optimizer，EO）和BP神经网络相结合的线损预测模型。首先，为了提高EO算法的寻优能力，利用多种混沌映射关系初始化种群，使种群多样性增加，全局搜索能力得到改善；同时，采用物竞天择概率跳脱策略改进EO算法，使模型依概率跳出局部最优而收敛于全局最优解。其次，采用改进的EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化，进而改善BP神经网络的预测效果。最后，实验结果证明，所提线损预测模型相对于回归模型、BP神经网络模型、模拟退火算法优化BP神经网络模型和EO优化BP神经网络模型具有更高的预测精度。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2