bp神经网络预测电力负荷
时间: 2023-11-08 13:07:02 浏览: 158
BP神经网络可以用于电力负荷预测任务。主要步骤包括:导入数据、数据归一化、建立BP神经网络、训练BP神经网络、使用测试数据预测负荷情况、误差分析以及绘图。此外,还有一些改进的BP神经网络模型,如基于遗传算法的BP神经网络和改进粒子群优化BP神经网络模型等。相关文献包括:师彪,李郁侠,于新花,等.改进粒子群优化BP神经网络模型的短期电力负荷预测.计算机应用,2009,29(4):1036-1039. 张宝平.基于遗传BP神经网络的电力系统短期负荷预测[D].西安:西安理工大学,2003. Hopfield JJ. Neurons with graded response have collective computation properties like those of twostate neurons. Proceeding of the National Academy of Science,1984,81:3088-3092. 张文哲,陈刚.电力市场下负荷预测综述.渝西学院学报(自然科学版),2003,2(3): 71-74. 赵希正.电力负荷特性分析与预测[M].北京:中国电力出版社,2002 孙辉,姜梅,陈继侠.负荷预测的灰色系统方法.东北电力学院学报,1997, 17(2): 18-23。
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