一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法，利用训练样本对基于RBF神经网络的短期母线负荷预测模型进行训练；将输入量输入训练后的短期母线负荷预测模型,得到短期母线负荷。本发明基于近邻传播法对RBF神经网络隐含层节点的中心矢量进行选择，避免了隐含层神经元过多导致的过拟合问题，也避免了隐含层神经元过少导致的预测精度低的问题。本发明以网络拟合绝对误差平方和最小为目标函数，基于遗传算法对RBF神经网络隐含层基宽参数进行优化，保证了预测模型参数的合理性和自适应性。