免疫人工鱼群的RBF神经网络在短期负荷预测中的应用的中期报告本文旨在介绍免疫人工鱼群算法与RBF神经网络相结合应用于短期负荷预测的中期报告。首先，本文介绍了负荷预测的背景和意义，并简单介绍了常见的预测方法。然后，本文详细介绍了免疫人工鱼群算法和RBF神经网络的原理和特点。接下来，本文介绍了免疫人工鱼群算法与RBF神经网络相结合的预测模型，并详细讲解了模型的设计过程。最后，通过对实际数据的测试和分析，论证了该模型在短期负荷预测中的有效性和稳定性。简要阐述本文提出了一种基于免疫人工鱼群和RBF神经网络的负荷预测模型，该模型具有以下优点：1.免疫人工鱼群算法具有较好的全局搜索能力和收敛性，能够有效地找到最优解。2.RBF神经网络具有良好的非线性逼近能力和预测精度，能够准确地捕捉数据中的非线性规律。3.免疫人工鱼群算法与RBF神经网络相结合，能够充分发挥两种算法的优势，提高预测精度和泛化能力。通过对实际数据的测试和分析，我们发现该模型在短期负荷预测中表现出了良好的预测精度和稳定性，具有实用价值。