基于PSO-ELM组合算法的热力站负荷预测研究

提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法用于热力站负荷预测,应用粒子群(PSO)算法优化极限学习机(ELM)的输入权值和隐含层阈值。将提出的组合算法应用于天津市某小区热力站的负荷预测中,并与ELM、支持向量回归(SVR)和粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)算法在同等条件下进行比较。结果表明,PSO-ELM在预测精度上优于其他算法;在热负荷波动较大时,表现优于PSO-SVR;在一定范围内样本容量对预测结果影响不大,PSO-ELM可遗忘更多的数据。