《一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法》

技术简介：

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。

研发人员：李嘉诚;史兵;乐效鹏;宫一搏;蒋建明