【摘 要】
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针对BP神经网络的两个主要缺点,网络训练速度慢,对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小点,本文利用多元统计分析的主成分分析方法（Principal components analysis,PCA）,在不损失
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南大学电气工程与科学学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（10JJ5055）
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针对BP神经网络的两个主要缺点,网络训练速度慢,对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小点,本文利用多元统计分析的主成分分析方法（Principal components analysis,PCA）,在不损失原始负荷数据主要信息的前提下提取负荷数据的主成分,有效地减少了预测模型的输入量.同时将遗传算法（GA）与BP神经网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.实验结果表明,该方法提高了预测精度,得到了较好的预测结果.
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