基于免疫聚类径向基函数网络模型的短期负荷预测

摘要

提出了一种免疫聚类径向基函数神经网络(ICRBFNN)模型来预测电力系统短期负荷。在ICRBFNN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出了共生进化免疫规划聚类算法,该算法可以自动确定RBF网络隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值。对华东某市进行的电力系统短期负荷预测表明,与传统的径向基函数神经网络(RBFNN)预测方法相比,ICRBFNN方法具有更高的预测精度和更短的训练时间。