《表2 误差对比：智能配电网环境下负荷预测研究》

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《智能配电网环境下负荷预测研究》

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为了验证AFSA-BP算法在智能配电网环境下负荷预测的准确性，选取某省电力公司2018年3月5日到4月5日的负荷数据作为样本数据训练网络模型，选取4月6日的负荷数据作为测试数据，用于检测算法的预测精度。其中，人工鱼的种群数选取为30，visual=3.5，step=1.5，δ=0.6。分别采用AFSA-BP算法，基本的BP算法及最小二乘-支持向量机（LS-SVM）算法进行负荷预测，预测结果如图4所示，3种算法的均方根误差（RMSE）如表2所示。