自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

周明; 代诗刚; 张国忠

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自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

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在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型(AHNN).结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数(S型函数)中的恒定参数变为随动,自动调整随动参数运动方向,减小了能量函数的振荡和迭代步数,从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题.将该方法应用于电力系统经济负荷分配(ELD),通过多个算例仿真表明,AHNN有效可行.

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来源
《热力发电》 |2007年第8期|35-3943|共6页
作者
周明; 代诗刚; 张国忠;
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作者单位

中国船舶重工集团第709研究所,湖北,武汉,430074;

中国船舶重工集团第709研究所,湖北,武汉,430074;

中国船舶重工集团第709研究所,湖北,武汉,430074;

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正文语种 chi
中图分类电子计算器;
关键词
电力系统; ELD; Hopfield神经网络; 能量函数; 模拟退火; 约束条件;

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