论文部分内容阅读
针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题，提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法（SAPSO）。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解，并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力，具有相对误差小，预测精度较高，能更好地跟踪未来数据的优点。