【摘 要】
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为了提高短期电价预测精度,分析了人工鱼群算法及其缺点,提出了一种弹性自适应人工鱼群算法（RAAFSA）。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现了BP神经网络参数优化,形成弹性自适应
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,青岛科技大学高职业技术学院
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为了提高短期电价预测精度,分析了人工鱼群算法及其缺点,提出了一种弹性自适应人工鱼群算法（RAAFSA）。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现了BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法（RAAFSA-BP）,对贵州电网进行短期电价预测。仿真表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法和人工鱼群-BP神经网络算法,该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精
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