粒子群收缩因子算法在BP网络年径流预测模型中的应用研究

摘要：

径流预测是梯级电站优化调度的基础。目前已广泛应用的BP网络径流预测模型的参数确定多采用“试错法”，具有较大的不确定性，影响到模型的收敛速度和精度。本文利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模型的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数等参数进行优化，并利用电站年径流预测实例进行检验，计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度。

关键词： 梯级水电站 优化调度 粒子群算法 BP网络模型 径流预测 收缩因子

作者: 常江 冯杰 李超 张龙

作者单位: 四川华能宝兴河电力股份有限公司 雅安 625000

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国水力发电工程学会信息化专委会2009年学术交流会

会议地点: 四川雅安

会议语种:中文

页码: 308-313

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）