自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

摘要

用Hopfield神经网络解决经济符合分配(economic load dispatch,ELD)时,有两个关键问题:减小振荡和迭代步数。为加速收敛,本文提出两种自适应Hopfield神经网络计算方法一自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法,通过调整自适应学习率改进Hopfield神经网络。结果与传统Hopfield神经网络和模拟退火方法非常接近,且收敛步数较传统Hopfield方法大为减少。可有效的解决经济负荷分配问题。