广东负荷预测：MATLAB神经网络源代码实现

本文档详细介绍了如何使用BP神经网络进行负荷预测，特别是在MATLAB环境下的一种具体实现方法。BP（Backpropagation）是一种常见的反向传播算法，用于训练多层前馈神经网络，特别适合处理非线性问题，如电力负荷预测。负荷预测是电力系统管理中的关键环节，它可以帮助电力公司预测未来的用电需求，以便于调度和优化电力资源分配。 在人工神经网络部分，作者首先解释了神经网络的基本原理。人工神经网络模拟人类大脑的结构，由许多简单的处理单元（神经元）组成，这些单元通过连接权重相互作用。训练过程涉及输入数据通过网络，然后根据实际输出与期望输出的差异调整权重，形成一种学习机制。这个过程可以理解为网络“记住”输入与输出之间的映射关系。 文章以广东某城市的历史负荷数据和气象特征作为输入，构建了一个用于预测未来负荷的神经网络模型。表1中列出了具体的训练样本，包括不同时期的电力负荷值和对应的气象数据。这些数据用于训练神经网络，使其能够学习到负荷与气象因素之间的潜在关系。 程序源代码部分展示了如何在MATLAB中实现BP神经网络的训练和预测。作者可能使用了循环神经网络（RNN）或者全连接层等结构，因为负荷预测通常会考虑时间序列数据中的趋势和季节性变化。代码中包含了初始化权重、前向传播、误差计算、反向传播和权重更新等关键步骤，这些都是BP神经网络训练过程的核心。 总结来说，这篇文档提供了如何将BP神经网络应用于实际电力负荷预测的实践案例，包括数据预处理、网络架构设计、训练方法和MATLAB编程技巧。这对于从事电力系统分析或机器学习应用的工程师来说，是一份宝贵的参考资料，可以帮助他们理解和掌握如何用AI技术提升电力负荷预测的准确性和效率。