应用EBP神经网络进行预测的研究

针对低阶多层、变拓扑结构的人工神经网络，运用误差反向传播算法，对离散非线性系统的拟合逼近进行了研究．对一个工业实际现象（某地区电力系统负荷情况）使用神经网络动态建模，结果表明，所提出的模型能自动训练学习修正误差，较全面地反映了影响负荷变化的各种因素．并以此模型对电网负荷进行预测计算，预测精度高，收敛速度快，适用于对各种在线离散型非线性系统的预测．

测量环节的软件校准

论过微机测量环节软件校准原理和程序，介绍软件校准的一些方法及其优点．