遗传算法电能质量优化

遗传算法可以用于电能质量的优化。在优化过程中，遗传算法通过选择、复制、交叉和变异等进化机制来寻找最优解。遗传算法的主要特点是具有并行搜索的能力，可以避免陷入局部最优解，并且在搜索过程中只需要较少的信息。遗传算法优化 Elman 神经网络时，可以通过优化初始权值和阈值来提高网络的性能。通过遗传算法的优化，Elman 神经网络可以更好地进行电能质量的预测。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【预测模型-ELAMN预测】基于遗传算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测matlab代码](https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/121724359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [考虑配电网经济性、环境成本和电能质量为目标函数，使用遗传算法进行优化配置](https://blog.csdn.net/m0_73309321/article/details/126359712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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