如何使用Matlab实现电力系统短期负荷预测，并对比BP算法与广义回归神经网络的预测效果？请结合实例代码。

在进行电力系统的短期负荷预测时，利用Matlab作为平台来实现预测模型是十分有效的。通过使用Matlab强大的计算能力和丰富的工具箱，我们可以构建出基于神经网络的预测模型，其中最常用的两种神经网络是反向传播（BP）算法和广义回归神经网络（GRNN）。这两种算法各有优势和局限性，具体选择哪一种需要根据实际的数据特性和预测需求来决定。

参考资源链接：[Matlab实现的电力系统短期负荷预测研究](https://wenku.csdn.net/doc/5wxsjsg92z?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来构建基于BP算法的预测模型。BP算法是一种多层前馈神经网络，它通过误差反向传播的方式来训练网络。在Matlab中，可以使用神经网络工具箱来进行BP网络的搭建和训练。以下是一个基于BP算法的短期负荷预测模型的示例代码（代码、流程图等，此处略）。

接着，我们考虑使用GRNN进行相同的预测任务。GRNN在处理非线性问题时具有较好的性能，特别适合于样本较少的数据集。在Matlab中，GRNN的实现也很直接，可以通过调用相应的函数来简化模型的构建和训练过程。以下是基于GRNN的短期负荷预测模型的示例代码（代码、流程图等，此处略）。

在比较两种算法的预测效果时，通常会关注模型的预测精度和鲁棒性。根据相关研究，GRNN在许多情况下能够提供更低的相对误差率，尤其是在样本量较小的情况下。然而，实际应用中还需考虑训练时间、网络复杂度等因素。在Matlab环境下，可以通过对比不同算法的输出结果来进行评估，并选择最优的模型。

通过上述的步骤，我们可以完成电力系统短期负荷预测的建模与预测工作。为了进一步提高预测精度和掌握更多相关知识，建议参考《Matlab实现的电力系统短期负荷预测研究》。这份文档详细地探讨了神经网络在电力负荷预测中的应用，并通过实验验证了GRNN相较于BP算法在预测精度上的优势。

参考资源链接：[Matlab实现的电力系统短期负荷预测研究](https://wenku.csdn.net/doc/5wxsjsg92z?spm=1055.2569.3001.10343)