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本文引用信息
郭庆辉，李媛，杨东升. 一种改进麻雀搜索算法的收敛性分析及应用[J]. 控制与决策, 2024, 39(8): 2502-2510.
2024年第8期封面文章推荐
一种改进麻雀搜索算法的收敛性分析及应用
郭庆辉，李媛，杨东升
本文创新点：
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研究背景
短期电价预测对于电力市场的稳定运行和电力企业的经济效益具有重要意义。但由于电力市场的复杂性和不确定性，传统的预测方法往往难以取得理想的预测效果。麻雀搜索算法作为一种新兴的群智能优化算法，在参数优化领域展现出强大的潜力，但同时也存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。因此，本文基于麻雀搜索算法进行改进，并应用于短期电价预测中，旨在提高预测精度和稳定性。
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研究路线
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研究内容
改进的麻雀搜索算法运行流程及收敛性分析框架如下所示。
图1 ISSA算法流程
图2 改进麻雀搜索算法及收敛性分析框架
3.2 改进麻雀搜索算法在短期电价预测中的应用
完整的模型流程如图3所示。
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结论
1）建立了改进麻雀搜索算法的马尔科夫链模型，从理论角度证明了改进算法全局收敛，验证了改进算法的可行性。
2）在对比其他初始化方式以及测试函数的寻优实验中，改进麻雀搜索算法相较于传统麻雀搜索算法和其他群智能优化算法具有更佳的种群多样性和全局寻优能力，综合性能显著提升。
主要作者介绍
郭庆辉，硕士研究生，主要研究方向为群智能优化算法、电价预测等。
李媛，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向为群智能优化算法、数据分析等。
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