基于蚁群优化神经网络的支持向量机预测方法研究
2007-05-30分类号:F224
【部门】辽宁工程技术大学 清华大学工业工程系 辽宁阜新1230000 清华大学工业工程系 北京100084 北京100084
【摘要】本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。
【关键词】蚁群算法 神经网络 支持向量机 核函数 蚁群优化 预测
【基金】
【所属期刊栏目】统计与决策
文献传递