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中国土木工程学会燃气分会会刊
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差分进化极限学习机城市燃气负荷预测

论文作者何方舟1，姚安林1，刘源海1，宋承恩1，翁祥2杂志期数2016年3月刊
关键词燃气负荷；差分进化；极限学习机；人工神经网络；隐含层节点
作者单位1.西南石油大学石油工程学院；2.新疆油田公司油气储运分公司
介绍极限学习机（ELM）的原理，将差分进化算法（DE）引入极限学习机，通过Matlab建立基于差分进化极限学习机预测模型。实例证明DE-ELM算法能实现快速确定最优的输入层到隐含层的连接权值和阈值，提高神经网络的整体稳定性和预测精度。
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