摘要：为了提高人工鱼群算法AFSA（artificial fish swarm algorithm）的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA（immune algorithm）进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA（immuneartificial fish swarm algorithm）,并且利用该算法自动选取径向基函数RBF（radial basis function）神经网络中的输入变量,以及对网络中隐含层到输出层之间的权值进行训练,从而减少了RBF神经网络的工作量,提高了训练速度。用优化后的RBF神经网络进行短期负荷预测,结果表明,该方法具有较高的预测精度。

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