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摘要：首次將極端學習機(ELM)理論引入短期負荷預測領域，并以BFGS擬牛頓法對ELM網(wǎng)絡左側權值進行優(yōu)化訓練調整。形成基于迭代一解析的改進ELM預測模型。同時，采用集成技術Boosting算法，生成多個差異度大的改進ELM子網(wǎng)絡，對其進行加權組合，構建了集成改進極端學習機預測模型。該模型不僅有效避免了極端學習機左側權值隨機給定的輸出穩(wěn)定性問題，而且克服了單一網(wǎng)絡預測模型泛化能力較差等缺陷。

關鍵詞：極端學習機；短期負荷預測；訓練；集成技術

中圖分類號：TM715文獻標志碼：A文章編號：0253—987X(2009)02—0106—05