基于遗传算法的WNN在电力负荷短期预测中的应用

《基于遗传算法的WNN在电力负荷短期预测中的应用》是一篇探讨如何利用遗传算法优化广义回归神经网络（WNN）以提高电力负荷短期预测精度的研究论文。文章共分为三页，内容涵盖了电力负荷预测的重要性、传统方法的局限性以及引入遗传算法优化WNN模型的创新思路。

电力负荷预测是电力系统运行和管理中的关键环节，准确的预测有助于合理安排发电计划、优化电网调度并提高能源利用效率。然而，传统的预测方法如时间序列分析和人工神经网络在处理非线性、多变量和动态变化的负荷数据时存在一定的局限性。因此，研究者们开始探索更高效的预测模型。

本文提出将遗传算法与WNN相结合，通过遗传算法优化WNN的参数，提升其在电力负荷预测中的性能。遗传算法作为一种全局优化算法，能够有效避免传统优化方法容易陷入局部最优的问题，从而提高模型的泛化能力和预测精度。实验结果表明，该方法在多个实际案例中均取得了优于传统方法的预测效果，具有良好的应用前景。

文章最后总结了该方法的优势，并指出未来可以进一步结合其他智能优化算法或引入更多影响因素，以进一步提升预测的准确性。这篇论文为电力负荷预测领域提供了新的思路和技术支持，对电力系统的智能化发展具有重要意义。