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基于人工蜂群算法优化BP神经网络的PID控制算法
由于传统PID控制器面临参数调整繁琐、实时调适滞后、工况适应局限等挑战，本研究提出了一种以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)为核心的BP神经网络优化策略。研究表明，ABC算法对蜜蜂觅食行为的模拟机制，显著增强了BP神经网络在参数空间中的探索能力，有效维持了粒子群的多样性特征，构建起了高效的PID控制参数自适应调节框架，成功地克服了因参数失配而引发的控制效能递减难题，确保了控制系统在复杂工况下的稳定性与鲁棒性，为提升控制系统整体性能提供了坚实保障与有力支撑。ABC算法在提升BP神经网络性能上卓越可靠，为PID控制革新提供了依据与范式。
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人工蜂群算法十BP神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究
摘要:为确保电力系统运行的安全性与稳定性,短期电力负荷预测已成为常态化工作。而随着电网形态的多元化、电力负荷的迅猛增长,电力供应紧张局面越发严峻,这就使得电力公司不但要面临技术上的挑战,还要面对经济上的压力。在进行短期电力负荷预测时,经常使用到的人工智能算法有很多,如支持向量法、人工神经网络法以及模糊预测法等,但这些电力负荷预测方法均存在一定不足,如自适应能力较差、寻优时间长、预测精度效果不佳等。为弥补这些不足,在BP神经网络的基础上融合人工蜂群算法,并对这种算法模型在短期电力负荷预测中的应用可行性进行了检验,结果肯定了人工蜂群算法＋BP神经网络模型的可行性,该模型具有较好的稳定性和精准度。
