针对传统BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值等问题，该研究提出了一种基于主成分分析 (PCA) 和遗传算法 (GA) 的优化遗传神经网络模型。通过PCA提取负荷数据的主要特征，降低模型输入维度，并利用GA优化BP神经网络的结构参数，克服其局部收敛问题。实验结果表明，该方法有效提高了电力系统短期负荷预测的精度。
主成分分析优化遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
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