基于BP网络的短期负荷预测模型

基于人工神经网络原理,充分利用神经网络高度非线性特性,通过对样本数据进行了数据归一化处理和初始权值的选取,对经典 BP 算法进行了改进,以提高学习速度。仿真结果表明,使用 BP 网络的预测模型具有一定的精度,进行短期负荷预测是切实可行和有效的。

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