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;
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文件列表(部分)
名称 | 大小 | 修改日期 |
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BPNN-MATLAB-master | 0.00 KB | 2020-05-18 |
BP.m | 0.86 KB | 2020-05-18 |
README.md | 0.18 KB | 2020-05-18 |
data_new.xlsx | 10.01 KB | 2020-05-18 |
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