自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用ADAPTIVE HOPFIELD NEURAL NETWORK AND ITS APPLICATION IN ECONOMIC LOAD DISPATCH
周明,代诗刚,张国忠
摘要(Abstract)：
在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型(AHNN)。结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数(S型函数)中的恒定参数变为随动,自动调整随动参数运动方向,减小了能量函数的振荡和迭代步数,从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题。将该方法应用于电力系统经济负荷分配(ELD),通过多个算例仿真表明,AHNN有效可行。
关键词(KeyWords)： 电力系统;ELD;Hopfield神经网络;能量函数;模拟退火;约束条件
基金项目(Foundation):
作者(Author): 周明,代诗刚,张国忠
DOI: 10.19666/j.rlfd.2007.08.008