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基于多重局部回归Elman神经网络的短期负荷预测

作者:孙奇; 杨伟多重局部回归elman神经网络短期负荷预测收敛曲线

摘要:针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点,提出了多重局部回归的Elman神经网络,建立了网络的基本结构,并设计了相应的学习算法和学习过程.通过对负荷原始数据的归一化处理,提出将训练数据分段的思想,并利用分段数据对多重局部回归的Elman网络进行训练.通过对收敛曲线和训练误差的分析,确定合适的网络神经元个数和网络训练步数,最后利用实际负荷数据对网络进行了检验.结果表明,改进多重局部回归Elman神经网络比传统Elman神经网络具有更高的预测精度.

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电力工程技术

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