【摘 要】
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为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,并结合storm云平台,构建了电力信息系统工
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京电力经济技术研究院,雅砻江水电集团,
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为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,并结合storm云平台,构建了电力信息系统工程监理实时分析预测模型。通过案例分析与标准的Elman神经网络模型对比,表明该模型具有更高的预测准确度和较快的收敛速度,能够有效地应用于电力信息系统工程监理质量控制中。
In order to solve the problem that every element of power engineering supervision quality control process can not be controlled in real time, this paper uses Bat algorithm to optimize the initial weights and thresholds of Elman neural network, and combined with the storm cloud platform, constructs the power information system engineering supervision Real-time analysis and forecasting model. The comparison between the case analysis and the standard Elman neural network model shows that the model has higher prediction accuracy and faster convergence rate and can be effectively used in the quality control of power information system engineering supervision.
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