如何利用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。

为了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（GRNN）的预测效果，可以参考《Matlab实现的电力系统短期负荷预测研究》这份资料。文档详细描述了在MATLAB环境下构建负荷预测模型的步骤和方法，包括数据的准备、网络结构的设计、训练过程以及性能的评估等。

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，需要收集历史负荷数据和可能影响负荷的天气、时间等因子数据。在MATLAB中，可以使用其强大的数据处理能力来清洗和预处理这些数据，例如使用prestd函数对数据进行标准化处理。

接下来，可以根据BP算法和GRNN算法的原理来设计相应的网络结构。对于BP网络，可以使用Matlab的神经网络工具箱中的newff函数来创建一个标准的前馈神经网络，设置相应的隐藏层神经元数量、传递函数和训练函数。网络的训练可以使用train函数进行。

对于GRNN，同样可以利用MATLAB的神经网络工具箱，但使用newgrnn函数创建网络，并设置好输入数据和目标数据。GRNN的训练不需要多次迭代，可以通过调整平滑因子来控制网络的泛化能力。

以下是使用BP算法进行负荷预测的Matlab代码示例（示例代码，此处略）。

在预测完成后，可以通过计算预测值和实际值之间的误差来评估模型的性能。相对误差是常用的一种指标，它可以帮助我们量化每种模型的预测效果。

通过这种实战方式，可以深入理解BP算法和GRNN在短期负荷预测中的应用，同时学习如何利用MATLAB这一工具来实现复杂的预测模型。为了进一步提升你的预测技能，建议深入研究这份资料，它不仅详细介绍了理论和方法，还提供了实际的数据集和代码实现，有助于你更全面地掌握负荷预测技术。

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)