New Momentum Adjustment Technique for Levenberg -Marquardt Neural Network Training Used in Short Term Load Forecasting
Publish place: 21st International Power System Conference
Publish Year: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,801
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC21_201
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1385
Abstract:
One of the important requirements for operational planning of electrical utilities and also transactions of electrical power markets is the prediction of hourly load up to several days, known as short term load forecasting (STLF). Nowadays, intelligent methods, specially, artificial neural network (ANN) is the dominant method when it comes to STLF. The Levenberg-Marquardt (LM) algorithm has been extensively used as training method for ANNs. In this work, a new momentum adjustment technique is implemented for training ANN of Iran national power system (INPS) STLF. The performance is compared with conventional LM algorithm with other momentum adjustment techniques. The new method of momentum adjustment for LM algorithm improves learning of ANN for STLF of INPS in the sense of error and time consumption.
Keywords:
Authors
Khosravi.Z
Department of Power System Operation Niroo Research Institute (NRI) Tehran, IRAN
Barghinia
Department of Power System Operation Niroo Research Institute (NRI) Tehran, IRAN
Ansarimehr
Department of Power System Operation Niroo Research Institute (NRI) Tehran, IRAN
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :