短期负荷的预测。

简介：
为了弥补BP神经网络所存在的诸多局限性，我对其算法进行了调整，并详细阐明了连接权修正值的计算流程，这实质上是对梯度下降法的优化。当能量公式对应的误差曲面呈现狭长型时，这种算法会在谷的两侧反复跳跃，从而显著降低了网络的收敛速度。针对这一问题，最常见的改进措施便是引入附加动量项。通过添加动量项，能够有效地平缓梯度方向的剧烈波动，进而提升算法的稳定性。在实际应用中，学习率η越大，学习速度自然会加快；然而，如果η过大，则可能导致算法出现震荡现象；反之，如果动量因子α过小，则会导致收敛速度变得缓慢。为了克服BP网络容易陷入局部极小值点的缺陷，我们采用了人工遗传算法来优化BP网络在初始阶段的权值。人工遗传算法是一种基于生物进化思想而产生的全局优化算法，其核心在于它是一种不依赖于具体问题的直接搜索方法，只需提供目标函数的描述即可从一组随机生成的“种群”开始在全球搜索空间中寻找最优解。由于遗传算法具备优秀的全局搜索能力并能以较高概率找到全局最优解，因此将其用于前期探索能够有效地克服BP算法中存在的局部极小值问题。将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，形成了GA-BP混合训练算法。该算法首先利用GA来优化BP网络的初始权值和阈值参数，随后由BP算法沿着负梯度方向对网络权值和阈值进行修正和调整以完成网络的训练过程。 这种方法能够有效避免BP网络陷入局部极小值点的问题，从而实现对网络性能的优化目标并更精确地完成城市用电量预测任务。