基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测模型研究

基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测 本文提出了一种基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测模型，以解决高压线损预测精度不高的问题。该模型通过结合均衡优化器（Equilibrium Optimizer，EO）和BP神经网络，实现了高压线损预测的高精度。 一、均衡优化器（EO） 均衡优化器（EO）是一种基于混沌理论的优化算法，它通过混沌映射关系初始化种群，提高了种群多样性和全局搜索能力。EO算法还采用了物竞天择概率跳脱策略，避免了局部最优解，使模型收敛于全局最优解。 二、BP神经网络 BP神经网络是一种常用的机器学习模型，用于解决非线性回归问题。然而，BP神经网络的权值和偏置参数的选择对模型的预测效果有很大的影响。本文中，我们采用改进的EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化，提高了模型的预测精度。 三、高压线损预测模型 本文提出的高压线损预测模型将EO算法和BP神经网络相结合，首先使用EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化，然后使用BP神经网络对高压线损进行预测。实验结果表明，该模型相对于回归模型、BP神经网络模型、模拟退火算法优化BP神经网络模型和EO优化BP神经网络模型具有更高的预测精度。 四、实验结果 实验结果表明，基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测模型能够提高高压线损预测的精度，相对于其他模型具有明显的优势。 五、结论 本文提出的基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测模型能够提高高压线损预测的精度，具有广泛的应用前景。该模型可以应用于电力系统中的高压线损预测，提高电力系统的可靠性和效率。 六、关键词 高压线损预测、混沌映射、物竞天择概率跳脱策略、均衡优化器算法、BP神经网络。 七、结语 本文提出了一种基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测模型，提高了高压线损预测的精度。该模型可以应用于电力系统中的高压线损预测，提高电力系统的可靠性和效率。