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基于遗传-蚁群算法优化的电费风险预警模型的研究 被引量:3
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作者 杨迪 刘志凯 +2 位作者 葛维 朱雅魁 李强 《电子设计工程》 2021年第9期121-125,130,共6页
遗传-蚁群算法的“过早收敛”问题易导致电费风险预警反馈出现偏差,为此,利用种群方差和熵共同反映种群的多样性,改进遗传-蚁群算法的选择方式,设计了一种新的电费风险预警模型。根据定性和定量指标设置模型预警阈值,再根据设定的风险... 遗传-蚁群算法的“过早收敛”问题易导致电费风险预警反馈出现偏差,为此,利用种群方差和熵共同反映种群的多样性,改进遗传-蚁群算法的选择方式,设计了一种新的电费风险预警模型。根据定性和定量指标设置模型预警阈值,再根据设定的风险预警等级实现对电费风险的预警反馈。以不同阶段的反馈结果为实验测试内容,根据测试结果可知,与传统遗传-蚁群算法构建的预警模型相比,在一个完整的测试周期内,优化后的预警模型在不同阶段均有较准确的风险反馈结果,可见该模型的预警反馈效果较好。 展开更多
关键词 遗传-蚁群算法 选择方式 电费风险 风险预警 收敛 方差和熵
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