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基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究 被引量：5
1
作者 黄文燕 罗飞 +1 位作者 许玉格 王志平 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第30期7906-7910,共5页
针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行... 针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。 展开更多
关键词 能源预测 MATLAB仿真 神经网络 粒子群算法 模拟退火算法
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