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文章标题: 搜索行为粒子群算法及其在电量与产值预测中的应用
发表期次: 2015 年 11 期
作者名: 罗 辑 王国瑞 唐若笠 方彦军 曾智健 乔嘉庚
作者单位: 广东电网公司,广州 510050;2.武汉大学 自动化系,武汉 430072
关键词: 电量分析;总产值预测;粒子群优化算法;神经网络
中文摘要:     基于针对某省产业经济特点的行业分类,对该省各行业历史用电量及总产值数据进行统计和分析,建立了基于电量分析的行业总产值预测模型。提出一种对高复杂度函数具有更强优化能力的改进粒子群优化算法,并用其对预测模型的参数进行优化。仿真分析表明,基于电量分析的行业总产值预测模型及基于改进粒子群的预测算法,能够实现对行业总产值的有效、可靠预测。
英文部分:

PSO with Exploring Behavior Algorithm and Its Application in Prediction of Power and Economic Output Value

LUO Ji1,WANG Guo-rui1,TANG Ruo-li2,FANG Yan-jun2,ZENG Zhi-jian1,QIAO Jia-geng1
(1.Guangdong Power Grid Company,Guangzhou 510050,China;2.Department of Automation,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
Abstract:According to the characteristics of the province industry economy based on industry classification,counting and analyzing the data of historical power consumption and industrial gross production value,and building the prediction model based on power consumption analysis. Proposing a novel improved-PSO algorithm which has a better performance of high complexity function optimization,and applying it to parameter optimization of the prediction model. Result of simulation shows that the built prediction model and improved PSO-based  prediction algorithm can predict the industrial gross production value effectively and reliably.
Key words:power consumption analysis;industrial gross production value prediction;particle swarm optimization(PSO);neural network

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