林明玉
- 作品数：4 被引量：37H指数：3
- 供职机构：南昌航空大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 动态环境下遗传算法进化能力的研究
- 人类模拟自然界的生命现象并将其运用于实际问题的求解，发展了近代科学技术的多门学科。遗传算法(Genetic Algorithms)是模拟自然界生物进化机制演化出来的一种智能优化算法，是进化算法（Evolutionary ...
- 林明玉
- 关键词：遗传算法动态环境
- 文献传递
- 基于可进化性的自适应遗传算法被引量：7
- 2010年
- 针对传统遗传算法容易陷入局部最优解的问题,提出一个基于可进化性的自适应遗传算法。将个体可进化性作为适应度函数的参数加入到随进化代数动态调整的非线性适应度函数中,动态调整整个种群的交叉与变异概率以逸出局部最优。实验结果表明,该算法可改善适应度不高但具有较好进化能力个体的生存概率,且提高了种群多样性与搜索效率。
- 林明玉黎明周琳霞
- 关键词：自适应遗传算法种群多样性
- 改进BP神经网络的城区中长期电力负荷预测被引量：4
- 2010年
- 为了克服和改进BP算法的不足,本文对BP初始权值的选取进行改进,提出一种基于模拟退火的BP神经网络学习算法,以南昌市的电力负荷做实证,与传统BP神经网络比较,验证了该算法的有效性和可行性,提高了预测的速度和精度。
- 林明玉程玉桂周琳霞
- 关键词：模拟退火BP神经网络电力预测
- 基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析被引量：26
- 2010年
- 由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。
- 程玉桂黎明林明玉
- 关键词：中长期电力负荷模拟退火算法
