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Genetic-based multilayered perceptron for Taiwan power system short-term load forecasting

机译:基于遗传的多层感知器在台湾电力系统短期负荷预测中的应用

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摘要

A new approach using a genetic algorithm based multilayered perceptron (GA-MLP) to solve short-term load forecasting problems is proposed in this paper. The merit of genetic algorithms is that they prevent learning stagnation in the neural network learning process. The proposed method is tested on the load data from Taiwan Power Company. The results demonstrate the feasibility of the proposed approach for applications.
机译:提出了一种基于遗传算法的多层感知器(GA-MLP)解决短期负荷预测问题的新方法。遗传算法的优点是它们可以防止神经网络学习过程中的学习停滞。对台湾电力公司的负荷数据进行了测试。结果证明了所提出方法在应用中的可行性。

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