参考文献 [1]苏蔚.基于神经网络的电力系统负荷预测[D].天津:天津大学,2011. [2]杜莉,张建军.神经网络在电力负荷预测中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(10):297-300. [3]吴桂峰,王轩,陈东雷.基于优化神经网络的短期电力负荷预测[J].计算机仿真,2013,30(11):95-99. [4]张伟.基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[D].青岛:青岛大学,2012. [5]邵莹.基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2005. [6]康重庆,夏清,刘梅,等.应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题[J].电力系统自动化,1998,22(10):38-41. [7]高玉明,张仁津.基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析[J].计算机工程,2014,40(4):187-191. [8]马君,刘小冬,孟颖.基于神经网络的城市交通流预测研究[J].电子学报,2009,37(5):1092-1094. [9]廖旎焕,胡智宏,马莹莹,等.电力系统短期负荷预测方法综述[J].电力系统保护与控制,2011,39(1):147-152. (下转第288页) (上接第282页) [10]邓万宇,郑庆华,陈琳,等.神经网络极速学习方法研究[J].计算机学报,2010,33(2):279-287. [11]李松,罗勇,张铭锐.遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测[J].计算机工程与应用,2011,47(29):52-55. [12]胡明霞.基于BP神经网络的入侵检测算法[J].计算机工程,2012,38(6):148-150. [13]陆琼瑜,童学锋.BP算法改进的研究[J].计算机工程与设计,2007,28(3):648-650. [14]葛继科,邱玉辉,吴春明,等.遗传算法研究综述[J].计算机应用研究,2008,25(10):2911-2916. [15]苗琦龙,栾新.基于遗传算法和BP网络的文字识别方法[J].计算机应用,2005,25(12):330-332. [16]边霞,米良.遗传算法理论及其应用研究进展[J].计算机应用研究,2010,27(7):2425-2429. [17]曾凡超,朱征宇,邓欣,等.车辆路径问题的改进的双种群遗传算法[J].计算机工程与设计,2007,28(20):4998-5000. [18]TEEGALA S K,SINGAL S K.Optimal Costing of Overhead Power Transmission Lines Using Genetic Algorithms[J].International Journal of Electrical Power & Energy Systems,2016,83:298-308. [19]李鸿儒,王晓楠,何大阔,等.一种优化计算确定神经网络结构的方法[J].系统仿真学报,2009,21(1):104-107. [20]HUANG Daizheng,GONG Renxi,GONG Shu.Prediction of Wind Power by Chaos and BP Artificial Neural Networks Approach Based on Genetic Algorithm[J].Journal of Electrical Engineering & Technology,2015,10(1):41-46. 编辑顾逸斐 |