为提高电力负荷短期预测的精度和稳定性，提出了改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的短期负荷预测模型，将麻雀搜索算法中发现者的觅食行为由跳跃式改进为移动式，优化BP神经网络的初始权值和阈值，以某地的电力负荷数据验证预测模型的准确性。结果表明，与标准麻雀搜索算法优化BP神经网络相比，改进麻雀算法优化BP神经网络的预测模型的平均误差降低了4.80%,改进后模型的预测精度更高。
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