精品文献
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基于布谷鸟优化算法的电力负荷预测优化模型
电力系统中每小时负荷具有波动性,为了提高短期电力负荷预测的精度,本文提出第一个改进的基于小波神经网络的预测模型,此模型应用布谷鸟优化算法对小波神经网络中的参数进行优化后,再对数据进行预测。通过澳大利亚新南威尔士州的电力负荷数据的分析,与传统的ARIMA模型相比较,提出的改进模型能够很好地提高预测精度。
基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究
梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的\"早熟\"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。