- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 600KB
- 页数 3P
- 阅读 89
- 下载 24
由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
![](https://ftp.zjtcn.com/ask/epj5mvsf03872c6p.jpg)
fionaf***
擅长:
土建 装饰 电气 给排水
- 4.4
服务
- 3
商品
- 87
人气
相关推荐
基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析 600KB
基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测 586KB
基于BP神经网络的电力负荷预测算法 82KB
基于人工神经网络的中长期负荷预测算法 388KB
基于BP神经网络和遗传算法的年负荷预测与分析 527KB
基于BP神经网络和遗传算法的年负荷预测与分析 199KB
基于Bagging算法和遗传BP神经网络的负荷预测 277KB
基于BP人工神经网络电力负荷预测 199KB
基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测 620KB
基于小波神经网络的电力负荷预测 411KB