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基于ISSA-NESN的可再生能源电力需求预测研究
被引量:
5
1
作者
夏雨烁
张新生
王明虎
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第6期136-143,共8页
首先将标准麻雀搜索算法SSA加入Tent混沌映射以及动态步长因子得到优化的麻雀搜索算法ISSA,以提高种群的多样性并调节种群的全局搜索能力与局部开发能力。然后,将标准回声状态网络ESN的储蓄池内部状态函数用双曲正切函数来代替得到非线...
首先将标准麻雀搜索算法SSA加入Tent混沌映射以及动态步长因子得到优化的麻雀搜索算法ISSA,以提高种群的多样性并调节种群的全局搜索能力与局部开发能力。然后,将标准回声状态网络ESN的储蓄池内部状态函数用双曲正切函数来代替得到非线性回声状态网络NESN。最后,利用优化的麻雀搜索算法ISSA对非线性回声状态网络的储蓄池稀疏度SD以及谱半径SR进行参数优化,构建ISSA-NESN预测模型。通过算例分析,ISSA-NESN的平均绝对百分比误差(MAPE)为15.84%,均方根误差(RMSE)为0.12,预测效果优于其他对比模型。
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关键词
回声状态网络
麻雀搜索算法
Tent混沌映射
电力需求预测
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题名
基于ISSA-NESN的可再生能源电力需求预测研究
被引量:
5
1
作者
夏雨烁
张新生
王明虎
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第6期136-143,共8页
基金
陕西省重点研发计划(2022ZDLGY06-04)。
文摘
首先将标准麻雀搜索算法SSA加入Tent混沌映射以及动态步长因子得到优化的麻雀搜索算法ISSA,以提高种群的多样性并调节种群的全局搜索能力与局部开发能力。然后,将标准回声状态网络ESN的储蓄池内部状态函数用双曲正切函数来代替得到非线性回声状态网络NESN。最后,利用优化的麻雀搜索算法ISSA对非线性回声状态网络的储蓄池稀疏度SD以及谱半径SR进行参数优化,构建ISSA-NESN预测模型。通过算例分析,ISSA-NESN的平均绝对百分比误差(MAPE)为15.84%,均方根误差(RMSE)为0.12,预测效果优于其他对比模型。
关键词
回声状态网络
麻雀搜索算法
Tent混沌映射
电力需求预测
Keywords
echo state network
sparrow search algorithm
Tent chaotic mapping
power demand prediction
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ISSA-NESN的可再生能源电力需求预测研究
夏雨烁
张新生
王明虎
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023
5
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