技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于改进ABC算法的Elman神经网络的短期负荷预测方法，本发明在充分解析传统Elman神经网络的输入信号的正向传递、误差信号的反向传播和承接层的延时算子过程之后，针对人工蜂群(ABC)算法收敛速度慢、搜索方程的开发能力较弱等缺点进行了一系列的改进措施，包括重新设计搜索方程、调整蜜蜂搜索频率和改变较优解的选择机制等方面；再将改进ABC算法产生的最优权值与阈值用于Elman神经网络实现电力系统短期负荷预测，提高负荷预测速度，最后在MATLAB中实现负荷预测功能，由实验结果得出采用改进ABC算法进行权值和阈值寻优处理，使得最大预测绝对误差明显减少。
技术研发人员：汪洋;陈凤云;王满商;李正明;闫天一;潘天红
受保护的技术使用者：江苏大学
技术研发日：2018.05.17
技术公布日：2018.11.02