基于BP神经网络的短期电力负荷预测

通过模拟大脑中神经元的方法。因此神经元是神经网络的基本结构,通过接受其他神经元的输入或者外部输入,计算输出。虽然不能完全效仿大脑的复杂运算过程,只是低级效仿,但由于神经网络法能够实现训练和数据处理并行,成为了当今较为普遍的电力系统负荷预测的方法

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应用介绍

经网络,通过模拟大脑中神经元的方法。因此神经元是神经网络的基本结构,通过接受其他神经元的输入或者外部输入,计算输出。虽然不能完全效仿大脑的复杂运算过程,只是低级效仿,但由于神经网络法能够实现训练和数据处理并行,成为了当今较为普遍的电力系统负荷预测的方法。本文主要就神经网络进行研究。

对于不同的角度的神经网络有不同的分类:

(1)      从网络性能角度:连续型和离散型网络、确定性和随机性网络;

(2)      从网络结构角度:前向网络和反馈网络;

(3)      从学习方式角度:有导师学习网络和无导师学习网络;

(4)      按连续突触角度:一阶线性关联网络和高阶非线性关联网络;

文件列表(部分)

名称 大小 修改日期
BPNN-MATLAB-master0.00 KB2020-05-18
BP.m0.86 KB2020-05-18
README.md0.18 KB2020-05-18
data_new.xlsx10.01 KB2020-05-18

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