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基于混合遗传神经网络的电动汽车充电站最优选址的研究
第35卷第4期 四川电力技术 Vd．35．No．4
Power
2012年8月 SichuanElectricTechnology Aug．。2012
基于混合遗传神经网络的电动汽车
充电站最优选址的研究
李海峰1，康中敏2
(1．四川电力送变电建设公司送电工程第二分公司，四川成都610065；2．成都电业局，四川成都610021)
摘要：为了选择电动汽车的最优充电站址，提出了一种基于混合遗传神经网络的评价方法。首先利用Delphi法建
立起充电站候选站址综合评价指标体系，然后用专家评价法对其打分，并且将获得的数据进行标准化，再应用自适应
遗传算法优化神经网络的连接权值，利用三层神经网络对该指标进行评价。最后利用暂态误差方法，确定最优结果。
用某实际算例证明了该方法的良好实用性。
关键词：电动汽车站址；最优选择；标准化；遗传算法；神经网络
to the ofevaluationmethodbasedon anifi-
orderselect locationofelectric kind
Abstract：In optimal vehicle，a hybridgenetic
to evaluationindex of
cialneuralnetworkis of methodisusedestablishthe
proposed．Firstall，Delphi comprehensive system
andtheobtainedarestandard—
candidate theindex ismarked evaluationmethod data
stations，then expert
charging system by
ized．And is to thelink ofneural
then。theself-adaptivegeneticalgorithmappliedoptimize weight network，andthree—layer
isutilizedtoevaluatetheindex．At transienterror isusedtoconfirmthe reslIlt．An
neuralnetwork last．the process optimal
actual has thefavorable ofthis method．
exampleproved practicabilityproposed
ofelectric neuralnetwork
Keywords：station selection；standardization；geneticalgorithm；artificial
vehicle；optimal
中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003-6954(2012)04-0049一04
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