基于遗传和模拟退火算法优化的Elman网络的短期负荷预测

摘要

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化Elman 神经网络的短期负荷预测模型。其特点是模型简单、运算效率高，并具有较好的全局最优性能，从而很好的克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷。文中还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,仿真实验证明了利用遗传 和模拟退火算法优化的Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。