本发明涉及Elman算法技术领域,尤其涉及一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法,包括:通过改进粒子群算法的学习因子,并应用到改进Elman网络模型中,通过改进Elman网络模型对电力负荷数据进行训练,建立改进Elman网络模型,并通过测试集进行验证。
本发明针对Elman神经网络在电力负荷预测上的精度问题上,通过改进Elman神经网络结构以及与改进粒子群优化算法相结合,提高电力负荷预测精度。
发明人:李嘉诚 史兵 乐效鹏 宫一搏 蒋建明
常州大学坐落于经济发达、人文荟萃的江南历史文化名城——江苏省常州市。学校始建于1978年,原名为南京化工学院无锡分院、常州分院,是一所在我国改革开放之初创办的省属全日制本科院校。1981年经国务院批准,正式定名为江苏化工学院。1984年实行江苏省人民政府和中国石油化工总公司联合办学机制,1992年正式成为中国石油化工集团公司(原中国石油化工总公司)管理的部属院校,并更名为江苏石油化工学院。2000年起,学校实行中央与地方共建、以江苏省管理为主的管理体制,2002年更名为江苏工业学院。2010年,经教育部批准更名为常州大学。2011年,江苏省人民政府与中国石油天然气集团公司、中国石油化工集团公司、中国海洋石油总公司签署共建常州大学协议。历经三十六年的建设和发展,学校成为一所以工学、理学、管理为主、多学科协调发展、具有“产学研”合作办学特色的普通高等院校
评价单位:- (-)
评价时间:2023-03-30
综合评价
该成果涉及Elman算法技术领域,尤其涉及一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法。该技术创新性很强,且技术成熟,投资回报比较可靠。总体而言,该项技术思路方向很好,未来市场空间较大,有利于当前政策要求,转化成熟度高,值得支持推广。建议强化相应产品开发,加大产业链开发力度。
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