基于改進(jìn)EO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓線損預(yù)測(cè)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：4157 K
標(biāo)簽： 線損預(yù)測(cè) 混沌映射 物競(jìng)天擇概率跳脫策略
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文檔介紹：針對(duì)高壓線損預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題，提出一種基于均衡優(yōu)化器（Equilibrium Optimizer，EO）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的線損預(yù)測(cè)模型。首先，為了提高EO算法的尋優(yōu)能力，利用多種混沌映射關(guān)系初始化種群，使種群多樣性增加，全局搜索能力得到改善；同時(shí)，采用物競(jìng)天擇概率跳脫策略改進(jìn)EO算法，使模型依概率跳出局部最優(yōu)而收斂于全局最優(yōu)解。其次，采用改進(jìn)的EO算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提線損預(yù)測(cè)模型相對(duì)于回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模擬退火算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和EO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。
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