声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-4658/TD
国际刊号：1671-0959
发布日期:
作者：黄元生，张利君
单位：1
关键词：遗传算法,BP神经网络,最小二乘支持向量机,短期电价预测,权重优化,
为了能够精确预测短期电价为市场参与者提供有效的决策指导，首先对电价数据进行水平处理，然后建立BP神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)组合变权模型(BP-LSSVM)，同时提出采用遗传算法(GA)对该组合变权模型的权重进行优化，最后将权重优化之后的GA-BP-LSSVM模型应用于美国PJM电力市场的边际电价预测，并与传统的LSSVM与BPNN的预测结果进行比较，结果表明，该组合变权模型能够提供更加精确的预测电价。
来源：2019年第5期
《煤炭工程》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。