基于结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限学习机的短期负荷预测.docx
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基于羧酸及唑类衍生物配体的金属--有机化合物的合成、结构与性质研究标题:基于羧酸及唑类衍生物配体的金属-有机化合物的合成、结构与性质研究摘要:金属-有机化合物是一类重要的化学材料,其特殊的结构和性质使其在催化、生物医学和材料科学等领域具有广泛的应用潜力。本文以羧酸及唑类衍生物配体为出发点,综述了金属-有机化合物的合成、结构与性质的研究进展。通过对文献资料的综合分析,本研究发现,羧酸及唑类衍生物配体可以与不同金属离子形成稳定的络合物。此外,这些配体还可以通过调节金属离子和配体的种类、比例等因素,来调控金属-
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基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测摘要:电力负荷预测在电力系统运行和规划中起着关键作用。准确地预测电力负荷可以帮助电力供应商更好地规划电力生产和调度,提高电力系统的可靠性和效率。本论文提出了一种基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测方法。首先,将历史电力负荷数据进行预处理和特征提取,以建立电力负荷模型。然后,利用粒子群优化算法优化模型中的参数。实验结果表明,所提出的方法在短期电力负荷预测中具有良好的准确性和稳定性。关键词:电力负荷预测,粒子群优化算法,特征提取,参数优化
基于改进遗传算法优化极限学习机的短期电力负荷预测方法.pdf
本发明公开了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的短期电力负荷预测方法,利用爬山法在子代种群中再次进行择优选择,选择一个初始个体,在临近区域内再挑选一个个体,将两个个体进行适应度值比较,留下适应度值好的个体;若初始个体被取代或几次迭代均找不到更好的个体则停止迭代,通过爬山法寻优调整遗传算法的搜索方向,使遗传算法朝着全局最优方向进行,获得最优的权值和阈值,获得网络优化预测模型,并与BP网络、极限学习机的预测结果进行对比分析,包括预测网络模型输入输出量的选取、改进遗传算法优化极限学习机的算法和预测结果分析。本发
基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测的开题报告.docx
基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测的开题报告一、问题描述短期电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分,通过对未来一段时间内电力负荷的预测,可以为电力系统的调度和调控提供参考依据。传统的电力负荷预测方法主要包括时间序列分析、神经网络、支持向量机等,这些方法能够实现较高的预测准确度,但是由于预测过程中的非线性和复杂性问题,这些方法也存在一些局限性。近年来,粒子群优化算法在预测问题中得到了广泛应用,本文将基于粒子群优化算法,结合已有的电力负荷数据,开展短期电力负荷预测的研究。二、问题分析短期电力负荷预测是通过
基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测的任务书.docx
基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测的任务书任务书题目:基于粒子群优化算法的短期电力负荷预测任务描述:电力负荷预测是电力系统运行中非常重要的一项工作,通过准确的电力负荷预测可以更好地进行电力调度和优化,提高电力系统的运行效率和经济性。其中,短期电力负荷预测是指对未来24小时内的电力负荷进行预测。因此,准确预测短期电力负荷对于电力系统的安全稳定运行至关重要。本任务要求基于粒子群优化算法进行短期电力负荷预测。具体包括以下内容:1.短期电力负荷预测模型的构建:根据相关数据,对短期电力负荷进行建模,并基于粒子群优